WO2020085597A1 - 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법 - Google Patents

가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2020085597A1
WO2020085597A1 PCT/KR2019/006097 KR2019006097W WO2020085597A1 WO 2020085597 A1 WO2020085597 A1 WO 2020085597A1 KR 2019006097 W KR2019006097 W KR 2019006097W WO 2020085597 A1 WO2020085597 A1 WO 2020085597A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
livestock
weight
volume
points
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2019/006097
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
원형필
전현일
오재현
정성훈
최낙건
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Illu Vation Co Ltd
Original Assignee
Illu Vation Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from KR1020180129262A external-priority patent/KR102122131B1/ko
Application filed by Illu Vation Co Ltd filed Critical Illu Vation Co Ltd
Priority to US16/615,926 priority Critical patent/US20210161105A1/en
Priority to EP19858624.0A priority patent/EP3692911A4/en
Priority to CN201980001153.9A priority patent/CN111386075A/zh
Publication of WO2020085597A1 publication Critical patent/WO2020085597A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K1/00—Housing animals; Equipment therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K5/00—Feeding devices for stock or game ; Feeding wagons; Feeding stacks
    • A01K5/02—Automatic devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0073—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by tomography, i.e. reconstruction of 3D images from 2D projections
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G17/00—Apparatus for or methods of weighing material of special form or property
    • G01G17/08—Apparatus for or methods of weighing material of special form or property for weighing livestock
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/10—Processing, recording or transmission of stereoscopic or multi-view image signals
    • H04N13/106—Processing image signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/40—Animals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Definitions

  • the present invention relates to a livestock weighing system and a livestock weighing method using the same, and more specifically, it is possible to simply and quickly measure the weight of the livestock within an error range of 5% using a 3D image obtained by scanning livestock.
  • the present invention relates to a livestock weighing system having excellent accuracy and reliability and a livestock weighing method using the same.
  • the standard is very important at the time of shipment, and it causes a very large difference in farm income depending on the shipment of pigs that meet the standard.
  • Pigs are graded according to the quantitative criteria according to weight and fat thickness, and the fat distribution of pork and the qualitative criteria according to meat color, and pigs ranging from 115kg to 120kg are generally called standard money.
  • the weight of pigs is measured by a thorax positioning method and a money mold.
  • the thoracic positioning method converts the weight by applying the value obtained by measuring the chest of a money with a tape measure to the weight calculation formula, and is used as an advantage that there is no need to install a special facility, but the measurement error is very large.
  • the money machine is equipped with an accessory device on a scale for measuring the weight of a pig, and then directly measures the weight of the pig in an enclosed space.
  • an accessory device on a scale for measuring the weight of a pig, and then directly measures the weight of the pig in an enclosed space.
  • the present invention can easily and quickly measure the weight of the livestock within an error range of 5% using a three-dimensional image obtained by scanning livestock, and the livestock weighing system excellent in accuracy and reliability and It is to provide a method for measuring livestock weight using the same.
  • the livestock weight measuring system is connected to the 3D scanner unit and the 3D scanner unit to obtain a 3D image by scanning a livestock, and using a 3D image It is possible to provide a livestock weighing system including a livestock weighing terminal for deriving the weight of the livestock.
  • the livestock weight measurement terminal may include a weight measurement module for deriving the weight of the livestock using the volume or length estimated through the 3D image.
  • the weight measurement module includes a pre-processing unit that extracts points from the 3D image and optimizes them in the form of a point cloud;
  • a 3D construction unit for constructing 3D model data by forming a 3D isosurface using a point cloud of the optimized 3D image;
  • a volume estimator for estimating a volume or length from the 3D model data and a weight measuring unit for converting the length or volume into weight may be included.
  • the pre-processing unit may include a point extraction unit for extracting points from the 3D image, and an optimization unit for forming a set of points through noise point removal and point reordering from the extracted points.
  • the optimization unit is characterized by removing noise points from the extracted points and rearranging based on x, y, and z axes.
  • the 3D construction unit is characterized by constructing 3D model data by implementing a 3D isosurface with a set of points of a 3D image through surface reconstruction or matching algorithm.
  • the weight measurement unit divides the volume into micro-intervals, obtains the volume as the sum of the micro-volumes for the section divided through Equation 3, and then the volume Characterized in that to derive the weight by converting.
  • the volume estimating unit estimates a chest and a body length
  • the weight measuring unit calculates a weight through Equation 4 below using the chest and body length.
  • Weight (chest constant x chest) + (length constant x length)
  • the livestock weight measuring system includes a manager terminal;
  • the 3D scanner unit that acquires multiple 3D images by scanning livestock, and the manager terminal and the 3D scanner unit are interlocked, receives multiple 3D images from the 3D scanner unit, and derives the weight of the livestock through multiple 3D images It may include a livestock weighing server.
  • the livestock weight measurement server is a pre-processing unit for extracting and optimizing a point cloud from a plurality of 3D images and generating a single 3D image;
  • a 3D construction unit for constructing 3D model data by forming a 3D isosurface using a set of points of the single 3D image;
  • a volume estimator for estimating a volume or length from the 3D model data and a weight measuring unit for converting the estimated volume or length into weight.
  • the 3D construction unit is characterized by constructing 3D model data by implementing a 3D isosurface with a set of points of the single 3D image through a Poisson surface reconstruction and a Marching cubes algorithm. Is done.
  • the method for measuring livestock weight using the livestock weight measurement system is a method for measuring livestock weight using a livestock weight measurement system, (a) scanning a livestock through a 3D scanner unit to 3 It is possible to provide a method for measuring livestock weight, including the step of obtaining a dimensional image and (b) the step of deriving the weight of the livestock using the 3D image by the livestock weight measurement terminal.
  • the step (b) is a pre-processing step of extracting a point from the 3D image and optimizing it in the form of a point cloud;
  • a volume estimation step of estimating a volume or a length from the 3D model data and a weight measurement step of converting the length or volume into weight may be included.
  • the pre-processing step may include extracting a point from the 3D image and forming a set of points through noise point removal and point reordering from the extracted point.
  • the step of forming the set of points may include a first removal step of removing noise points first from the extracted points; It may include a rearrangement step to form a set of points by rearranging the points from which the first noise point has been removed to the center based on the x, y, and z axes, and a second removal step to remove noise points secondarily from the set of rearranged points. have.
  • the volume is divided into micro-intervals, and the volume is obtained as the sum of the micro-volumes for the cross-section divided by Equation (3). Then, it is characterized in that the weight is derived by converting the volume.
  • the volume estimation step estimates a bust and a body length
  • the weight measurement step calculates a weight through Equation 4 below using the chest and body length. Is done.
  • Weight (chest constant x chest) + (length constant x length)
  • the method for measuring livestock weight using a livestock weighing system includes: (a) receiving livestock biometric information from a manager; (b) obtaining a plurality of three-dimensional images by scanning the livestock through a 3D scanner unit, and (c) a livestock weighing method comprising the step of the livestock weight measurement server deriving the weight of the livestock through the plurality of three-dimensional images.
  • step (c) is a pre-processing step of extracting and optimizing a point cloud from a plurality of 3D images and generating a single 3D image; Forming a 3D isosurface using a set of points of the single 3D image to construct 3D model data; And estimating the volume or length from the 3D model data and converting the estimated volume or length into weight.
  • the pre-processing step of generating a single three-dimensional image may include extracting a set of points from the plurality of three-dimensional images, respectively;
  • the method may include removing a noise point and an overlap point from the set of extracted points, and generating a single 3D image by matching the plurality of 3D images.
  • the volume is divided into fine intervals, and the cross section divided through Equation (3) It is characterized by deriving the weight by converting the volume after obtaining the volume as the sum of the microvolumes for.
  • Weight (chest constant x chest) + (length constant x length)
  • the livestock weighing system according to the embodiment of the present invention and the livestock weighing method using the same can simply and quickly measure the weight of the livestock within an error range of 5% using a 3D image obtained by scanning the livestock.
  • a smart weight scale it is possible to provide a livestock weighing system having excellent accuracy and reliability and a livestock weighing method using the same.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a livestock weight measuring system according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a livestock weight measuring terminal of the livestock weighing system according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 (a) and (b) is a conceptual diagram showing the estimated body length and chest when estimating the length in the livestock weighing system according to the first embodiment of the present invention.
  • Figure 4 (a) and (b) is an exemplary view showing the circumference of the micro-interval and A used when estimating the volume in the livestock weighing system according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a livestock weight measuring system according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a livestock weighing server of the livestock weighing system according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a perspective view showing a 3D scanner according to another example.
  • FIG. 8 is a partial perspective view showing a state in which a part of the 3D scanner of FIG. 7 is partially projected.
  • Figure 9 is a perspective view showing the food supply of Figure 8.
  • Figure 10 is an exemplary use of the food supply of Figure 9;
  • FIG. 11 is a flowchart schematically illustrating a method for measuring livestock weight using a livestock weight measurement system according to a first embodiment of the present invention.
  • step S2 of FIG. 11 is a flowchart sequentially showing step S2 of FIG. 11.
  • step S20 of FIG. 12 is a flowchart sequentially showing step S20 of FIG. 12.
  • FIG. 14 is a flowchart schematically illustrating a method for measuring livestock weight using a livestock weight measurement system according to a second embodiment of the present invention.
  • step S300 of FIG. 14 is a flowchart sequentially showing step S300 of FIG. 14.
  • step S310 of FIG. 15 is a flowchart sequentially showing step S310 of FIG. 15.
  • the livestock weight measuring system is a 3D scanner unit that acquires a 3D image by scanning a livestock and is connected to the 3D scanner unit, and measures a livestock weight that derives the weight of the livestock using a 3D image. It is possible to provide a livestock weighing system including a terminal.
  • Livestock weight measurement system the manager terminal;
  • the 3D scanner unit that acquires multiple 3D images by scanning livestock, and the manager terminal and the 3D scanner unit are interlocked, receives multiple 3D images from the 3D scanner unit, and derives the weight of the livestock through multiple 3D images It can provide a livestock weighing system including a livestock weighing server.
  • a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system is a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system, (a) scanning a livestock through a 3D scanner unit to obtain a three-dimensional image It is possible to provide a method for measuring livestock weight, including the step of obtaining and (b) the step of deriving the weight of the livestock using the 3D image.
  • a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system includes a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system, comprising: (a) receiving bioinformation of livestock from a manager; (b) obtaining a plurality of three-dimensional images by scanning the livestock through a 3D scanner unit, and (c) a livestock weighing method comprising the step of the livestock weight measurement server deriving the weight of the livestock through the plurality of three-dimensional images.
  • first and second are terms used to describe various components, and are not limited in meaning to themselves, and are used only to distinguish one component from other components.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a livestock weight measuring system according to a first embodiment of the present invention
  • Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a livestock weight measuring terminal of the livestock weight measuring system according to the first embodiment of the present invention
  • 3A and 3B are conceptual diagrams showing the estimated body length and chest when estimating the length in the livestock weight measuring system according to the first embodiment of the present invention.
  • b) is an exemplary view showing the fine spacing and the circumference of A used when estimating the volume in the livestock weighing system according to the first embodiment of the present invention.
  • the livestock weight measurement system may include a 3D scanner unit 20 and a livestock weight measurement terminal 10.
  • the 3D image includes a 2D image and depth information, and may be a 3D image photographed from one side of a livestock, but is not limited thereto, and may be a 3D image scanned in various directions.
  • the livestock weight measurement terminal 10 is connected to the 3D scanner unit 20, and can derive the weight of the livestock using a 3D image, and may include a weight measurement module 11 to derive the weight of the livestock. have.
  • the weighing module 11 is software, and may be a livestock weighing application (or hair work app), and the livestock weighing application that enables the livestock weighing system to be implemented is a general application based on Android and iOS. it means.
  • the weighing module 11 is implemented based on standard data generated using pre-collected livestock data, and is implemented as a livestock weighing application on the livestock weighing terminal 10 so that an administrator can use the livestock weighing system. To make.
  • the standard data is data standardized for each month by analyzing livestock data collected by 3D scanning and measuring livestock at a livestock farm, and may include 3D model data for each month and weight accordingly.
  • Livestock data may include livestock bio-information, 3D model data, and weight.
  • the weight measurement module 11 may derive the weight of the livestock using the volume or length estimated through the 3D image.
  • the weight measurement module 11 may include a pre-processing unit 110, a 3D construction unit 111, a volume estimation unit 112, and a weight measurement unit 113.
  • the pre-processing unit 110 may extract a point from the 3D image and optimize it in the form of a point cloud.
  • the pre-processing unit 110 may include a point extraction unit (not shown) and an optimization unit (not shown).
  • the point extraction unit may extract points from a 3D image. That is, points are extracted to extract the body shape (shape) of a livestock from a 3D image.
  • the noise point may be removed from the extracted 3D image, and the noise point may be removed once again after realignment.
  • the order in which it is performed, the noise point removal, and the number of reordering are not limited thereto. , It can be configured in various ways such as removing noise points after realignment.
  • the optimization unit may first remove the noise point from the extracted point.
  • removing the noise point removes points corresponding to the floor and surrounding obstacles, and the optimizer can remove the noise point using standard deviations and average values of all points.
  • the noise points to be removed can be extracted through Equations 1 and 2.
  • t ⁇ / 2 is the threshold of whether or not to be included in the body shape
  • t is a point
  • n-2 is the degree of freedom
  • n is the size of the sample.
  • the size of the sample means the total number of collected points.
  • X is a data value
  • mean (X) is an average value
  • s is a standard deviation
  • the optimization unit is based on standard data, when removing noise points as described above, the standard data is also removed.
  • the optimizer may rearrange the points from which the noise points are firstly removed to the center based on the x, y, and z axes to form a set of points.
  • This rearranged set of points can form the body shape (shape) of the livestock.
  • the optimizer recognizes the position of the head of the livestock in the rearranged set of points and recognizes the starting position of the actual measurement because the parts to be measured in this system are parts other than the head of the livestock. have.
  • the optimization unit may remove noise points secondarily from the set of rearranged points.
  • noise point removes unnecessary, non-removed points adjacent to the boundary line of the point set.
  • noise points can be removed based on standard data.
  • the 3D construction unit 111 may construct a 3D model data by forming a 3D isosurface using a point cloud of an optimized 3D image.
  • the 3D construction unit 111 may construct 3D model data through surface reconstruction or matching algorithm.
  • the 3D construction unit 111 may construct a 3D model data by implementing a 3D isosurface with a set of points in a 3D image through Poisson surface reconstruction and Marching cubes algorithms. However, it is not limited thereto.
  • the 3D construction unit 111 can construct a surface by implementing points of a set of points as Delaunay triangles or squares.
  • triangles may be formed by connecting points extracted from the three-dimensional space (S), and poles may be formed by finding and connecting the most distant vertices to each patch element, S. have. At this time, the set of formed poles is called P.
  • the triangle is composed of a combination of a patch element (S) and a pole, and after removing all of the triangles connected to the pole, the remaining triangles can be connected to form a surface.
  • the surface of the livestock can be implemented in this way, but is not limited thereto.
  • the 3D construction unit 111 since the 3D construction unit 111 has an area where there is insufficient data to extract points, a blank area is formed, and the error rate of the weight measured by this may increase, thereby filling the data of the insufficient area to improve accuracy. Can be increased.
  • the shape of the livestock was checked for the characteristic of maintaining the symmetry on the basis of the equiaxed axis, and the data of the insufficient area was restored using the symmetry characteristic.
  • the 3D construction unit 111 may recover the blank area by filling the insufficient area with data by using the Principle Component Analysis (PCA) technique, but is not limited thereto, and various techniques may be applied.
  • PCA Principle Component Analysis
  • a new point can be created by symmetry of the point with respect to the vertical axis.
  • the vertical axis corresponds to the axis that forgets the tail from the head.
  • the extracted eigen vector may be used to transform the eigen vector in the direction of the reference point.
  • the 3D construction unit 111 may finally recover the insufficient blank area by filling in the data using the data of the adjacent area if there is insufficient empty area even after restoring the empty area through the above process.
  • the volume estimator 112 may estimate the volume or length from the 3D model data to derive the weight of the livestock.
  • the volume estimator 112 may estimate the thorax and the length as shown in FIG. 3, which refers to the length of the chest and back between the two armpits of the livestock, and the length of the neck behind the ear It means the length from to just before the tail, that is, the length of the body of the livestock.
  • the volume estimating unit 112 assumes that the curve that induces and rotates the center line from the head using the position of the head of the livestock recognized by the optimizer is the thoracic and rotates To extract the curve, we can estimate the chest by setting and connecting a number of points along the surface.
  • the weight measuring unit 113 may convert the estimated volume or length into weight to derive weight.
  • the weight measuring unit 113 may be configured differently to derive the weight according to the estimated volume or length.
  • the volume estimator 112 divides the volume into micro-intervals, obtains the volume as the sum of the micro-volumes for the section divided through Equation (3), Characterized in that the weight is derived by converting the volume.
  • the microvolume is the volume of each of the divided sections.
  • P i is the perimeter of the divided section
  • t is the thickness of the divided section
  • the relational formula that can derive the volume by weight is a statistical process of standard data to establish the relation between weights by volume.
  • the weight estimator 112 may calculate and derive the weight through a relationship established using the length of the chest and the body length.
  • X was set as the chest as an independent variable
  • Y was set as the body length as the dependent variable, thereby establishing a relational expression capable of deriving weight by the chest and body length.
  • Weight (chest constant x chest) + (length constant x length)
  • the thoracic constant and the body length constant may be updated accordingly when the standard data is updated with constants derived by statistical processing of the standard data.
  • the weight measuring unit 113 can derive the weight by calculating the weight of the livestock by substituting the thorax and the body length into the relationship established as in Equation 4 above.
  • This relationship can be updated accordingly when the standard data is updated as the livestock data measured and generated through the livestock weighing system is stored, thereby gradually improving accuracy and reliability.
  • the weight measurement unit 113 can derive the weight of the livestock.
  • the weight measurement module 11 may further include a transmission unit 114.
  • the transmitting unit 114 may receive biometric information of a livestock that is scanned by a manager before the 3D scanner unit 20 acquires a 3D image by scanning the livestock, and it is preferable to receive the biometric information of the livestock before scanning.
  • the present invention is not limited thereto, and may be variously changed, such as input after the weight of the livestock is derived.
  • the bio-information of the livestock is the bio-information of the livestock to be weighed, and may include one or more of a livestock classification number, species, sex, and months, and preferably all.
  • the pre-processing unit 110 may further improve the accuracy of weight derivation by using standard data that matches biological information when using the standard data.
  • the transmitting unit 114 may generate the received biometric information of the livestock, the generated 3D model data, and the derived weight as livestock data and transmit it to the livestock weight measurement server (not shown).
  • the livestock weight measurement system may further include a livestock weight measurement server (not shown) and a control unit (not shown).
  • the livestock weighing server (not shown) may receive and store and store livestock data from the transfer unit 114 of the livestock weighing terminal 10.
  • livestock weight measurement server may transmit livestock data to the control unit (not shown).
  • the control unit may receive livestock data in connection with a livestock weighing server (not shown), store livestock data, and provide it to an administrator.
  • control unit includes a livestock weighing application (or hair work app) that enables the livestock weighing system to be implemented, but may be a PC of a manager, such as a farmer's breeder, but is not limited thereto.
  • control unit may receive livestock data from a livestock weighing server (not shown) through a livestock weighing application, and an administrator can easily manage the weight of the livestock by receiving livestock data.
  • control unit includes a database DB to store the received livestock data, and the database DB can classify and store the received livestock data according to the number of months.
  • database DB can store standard data and can be updated by received livestock data.
  • the manager can monitor the weight of livestock in real time, determine the feed amount according to the weight, and determine the delivery time according to the standard.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a livestock weight measurement system according to a second embodiment of the present invention
  • Figure 6 is a block diagram showing a livestock weight measurement server of the livestock weight measurement system according to the second embodiment of the present invention .
  • the livestock weighing system may include a manager terminal 10 ′, a 3D scanner unit 20 and a livestock weighing server 30.
  • the manager terminal 10 ′, and the livestock weighing server 30 each replace the roles of the livestock weighing terminal 10 and the weighing module 11 of the system according to the first embodiment of the present invention, and many
  • the system according to the second embodiment of the present invention is substantially the same as the system according to the first embodiment of the present invention described above, except that some of the processing processes according to this are used.
  • the manager terminal 10 ′ includes a livestock weighing application (or hair work app) implemented from the livestock weighing server 30, and may be a mobile terminal of a manager, such as a farmer's breeder, a PC other than the mobile terminal, Tablets, PDAs (Personal Digital Assistants), and the like may also be applied.
  • a livestock weighing application or hair work app
  • a PC such as a farmer's breeder
  • Tablets Personal Digital Assistants
  • PDAs Personal Digital Assistants
  • the livestock weighing application that enables the use of the livestock weighing system means a general application based on Android and iOS.
  • the livestock weight measurement application may be provided as a general application or a web service-based application according to the manager terminal 10 ′ or wired / wireless service type.
  • each terminal may access and download the livestock weighing server 30 or download and install it through an online application market (eg, an Android market, an Apple store, or an online market of a communication company).
  • an online application market eg, an Android market, an Apple store, or an online market of a communication company.
  • the manager terminal 10 ′ may receive livestock biometric information from a manager through a livestock weighing application and transmit it to the livestock weighing server 30.
  • the manager terminal 10 ′ may receive a plurality of 3D images obtained from the 3D scanner unit 20 from the livestock weight measurement server 30 and provide it to the manager.
  • the manager terminal 10 ′ may receive livestock data generated from the livestock weight measurement server 30 and provide the livestock data to the manager, whereby the manager can check in real time the weight of the livestock inputting the biometric information.
  • the 3D scanner unit 20 acquires a plurality of three-dimensional images by scanning livestock, and the 3D scanner unit 20 can be used separately, but is installed in the manager terminal 10 'and directly measures the livestock weight measurement server ( 30).
  • the 3D image includes the 2D image and the depth information
  • the multiple 3D images may be 3D images of the front, rear, left, and right sides of the livestock, and are not limited thereto, and 3 scanned in various directions It can be a dimensional image.
  • the livestock weighing server 30 is implemented based on standard data generated using pre-collected livestock data, and is provided as a livestock weighing application to the manager terminal 10 ′ so that the manager can use the livestock weighing system. To make.
  • the livestock weight measurement server 30 interlocks the manager terminal 10 'and the 3D scanner unit 20, receives a plurality of three-dimensional images from the 3D scanner unit 20, and receives livestock through a plurality of three-dimensional images.
  • the weight can be derived.
  • the livestock weight measurement server 30 may include a pre-processing unit 31, a 3D construction unit 32, a volume estimation unit 33, and a weight measurement unit 34.
  • the pre-processing unit 31 can extract and optimize points from a plurality of 3D images, and generate a single 3D image.
  • the pre-processing unit 31 extracts a point cloud, removes noise points and overlap points, and matches to generate a single 3D image. By performing the steps, a plurality of 3D images can be preprocessed.
  • the step of extracting a point set may extract a partial point set from a plurality of 3D images. That is, in order to extract the body shape (shape) of a livestock from a plurality of 3D images, a set of 3D points is extracted.
  • a noise point and an overlap point may be removed from the set of extracted points. This is to optimize the quality and accuracy of 3D model data to be built in the future.
  • the pre-processing unit 31 may remove the noise points using standard deviations and average values of the entire set of points, which are subject to removal through Equations 1 and 2 Noise points can be extracted.
  • the step of matching and generating a single three-dimensional image may generate a single three-dimensional image by matching a plurality of optimized three-dimensional images.
  • the 3D construction unit 32 may construct a 3D model data by forming a 3D isosurface using a set of points of a single 3D image. Since the 3D building unit 32 operates substantially the same as the 3D building unit 111 according to the first embodiment described above, detailed description thereof will be omitted.
  • the volume estimator 33 may estimate the volume or length from the 3D model data in order to derive the weight of the livestock. Since the volume estimator 33 operates substantially the same as the volume estimator 112 according to the first embodiment described above, detailed description thereof will be omitted.
  • the weight measuring unit 34 may convert the estimated volume or length into weight to derive weight.
  • the method for deriving weight according to the estimated volume or length of the weight measuring unit 34 may be configured differently.
  • the volume estimator 33 divides the volume into micro-intervals and obtains a volume by summing the micro-volumes for the cross-section divided through Equation (3). Then, it is characterized in that the weight is derived by converting the volume.
  • the microvolume is the volume of each of the divided sections.
  • the weight estimator 33 may calculate and derive the weight through Equation 4 established using the length of the chest and the body length. Since the weight measuring unit 34 operates substantially the same as the weight measuring unit 113 according to the first embodiment described above, detailed description thereof will be omitted.
  • the livestock weight measurement server 30 may further include a transmission unit 35.
  • the transmitting unit 35 may generate the received biometric information of the livestock, the generated 3D model data, and the derived weight as livestock data and transmit the generated livestock data to the manager terminal 10 '.
  • livestock weighing system of the present invention may further include a control unit 40.
  • the control unit 40 may receive livestock data in conjunction with the livestock weight measurement server 30 to store livestock data and provide it to an administrator. Since the control unit 40 operates substantially the same as the control unit (not shown) according to the first embodiment described above, detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 7 is a perspective view showing a 3D scanner according to another example
  • FIG. 8 is a partial perspective view showing a state in which a part of the 3D scanner of FIG. 7 is partially projected
  • FIG. 9 is a perspective view showing the food supply unit of FIG. 8, 10 is an exemplary view of using the food supply unit of FIG. 9.
  • the 3D scanner unit 20 of the livestock weighing system may be formed in other forms.
  • the 3D scanner unit 20 is A camera 21 capable of photographing livestock may be included, and a cage 22 may be further included to install a camera 21 to efficiently capture livestock to obtain a three-dimensional image.
  • a process of converting a two-dimensional image to a three-dimensional image may be added because it is obtained as a two-dimensional image. Accordingly, the weight measurement module 11 of the livestock weighing terminal 10 3D images are available in.
  • the camera 21 may also be provided as a scanner.
  • the cage 22 may be provided with a camera 21, and may be formed of a rectangular parallelepiped frame in which all surfaces are opened so that livestock can be accommodated therein. At this time, all the surfaces are formed to be open because it is preferable to be designed so as not to overlap with the body of the housed animal because the accuracy of the three-dimensional image obtained by scanning may be degraded when there is a side that overlaps the livestock.
  • the frame is preferably formed of an aluminum material, but is not limited thereto.
  • the edge 22 may include a lower horizontal frame 220, a vertical frame 221, and an upper horizontal frame 222, and may further include an up and down adjustment unit 223.
  • the lower horizontal frame 220 is formed in an empty bar shape and is provided with four pieces, and may have a rectangular shape.
  • the lower horizontal frame 220 is a portion supported on the ground.
  • the vertical frame 221 is formed with an empty bar shape inside, and is provided with four, vertically installed to the ground, and connected vertically to the lower horizontal frame 220, each edge in a rectangular horizontal lower frame 220 Located on the four lower horizontal frame 220 can be connected.
  • the upper horizontal frame 222 is formed in an empty bar shape, and four are provided, and may be vertically connected between the four vertical frames 221. Accordingly, the upper horizontal frame 222 may have a rectangular shape.
  • a plurality of cameras 21 may be installed on the lower horizontal frame 220 and the upper horizontal frame 222 in the frame 22 configured as described above, but is not limited thereto.
  • the upper horizontal frame 222 may be moved up and down in the vertical frame 221, which adjusts the position of the camera 21 installed in the upper horizontal frame 222 according to the size of the livestock to move the livestock at a desired angle. It allows scanning.
  • the vertical adjustment unit 223 configured for this may include a rail unit 2230 and a fixing unit 2231.
  • the rail part 2230 is formed on each of the four vertical frames 221, and may be formed on all surfaces on which the upper horizontal frame 222 is connected in one vertical frame 221.
  • the rail portion 2230 forms a length vertically on the vertical frame 221, and is fastened to the fixing portion 2231 and allows the fixing portion 2231 to move up and down.
  • the rail 2230a may be formed symmetrically around the rail portion 2230.
  • the locking projections 2223c of the fixing part 2231 may move along the rail 2230a, and when the user presses the pressing part 2223b and applies force to the upper side or the lower side, it moves along the convex portion, and then moves to the concave portion. Upon reaching, the locking projection 2223c may be fixed by the lower convex portion.
  • the fixing parts 2231 are respectively formed inside the four upper horizontal frames 222, and both ends are inserted into the rail parts 2230 formed in the vertical frames 221 to move up and down along the rail parts 2230.
  • the fixing portion 2231 may include a connecting bar 2231a, a pressing portion 2231b, a locking projection 2223c, and an elastic member 2231d.
  • connection bar 2231a is formed to be long in the longitudinal direction of the upper horizontal frame 222, and two may be formed symmetrically.
  • the locking protrusion 2223c may be formed to have a curvature on one side to facilitate moving up and down along the rail portion 2230.
  • the elastic member 2231d is provided between the connection bar 2231a and the locking projection 2223c to support the connecting bar 2231a and the locking projection 2223c, so that the fixing portion 2231 is attached to the rail portion 2230. It can be fixed, it can also move up and down along the rail portion 2230.
  • the elastic member 2231d contracts while the elastic member 2231d contracts and moves the locking protrusion 2223c. It may be easier, and when it is located in the concave portion, it is restored to its original state and pushes the locking projection 2223c so that the locking projection 2223c is fixed by the rail 2230a.
  • the height of the upper horizontal frame 222 in the cage 22 can be adjusted, so that the position of the camera 21 can be adjusted according to various sizes of livestock.
  • the cage 22 may include a food supply unit 23 for supplying food when scanning livestock.
  • the food supply unit 23 may feed the livestock to be scanned to improve the quality of the 3D image obtained by minimizing the movement of the livestock during scanning, thereby increasing the accuracy of the weight derived.
  • the livestock weighing system of the present invention derives the weight of the livestock through the obtained 3D image, since the quality of the 3D image affects the accuracy of the derived weight, the movement of the livestock is minimized to accurately scan the livestock. It is necessary to do.
  • Water, sugar water, ice cream, etc. may be used as the food supplied for this, but is not limited thereto.
  • the food supply unit 23 may include a food container 230, a supply pipe 231, a food plate 232, and a receiving container 233.
  • the food container 230 is a container that accommodates water, sugar water, ice cream, and the like, and may include an inlet that can be opened and closed to fill the food.
  • the supply pipe 231 may be connected to the food container 230 to supply food to the food plate 232.
  • the food is supplied from the food container 230 of the food supply unit 23 to the supply pipe 231 and provided to the food plate 232.
  • the food plate 232 is formed on the lower side of the supply pipe 231 to receive food from the supply pipe 231.
  • the food plate has a predetermined depth and is formed in a plate shape so that the animal can easily ingest the food, and the rear side is inclined upward so that the food is guided to the front where the animal is.
  • the receiving container 233 is a container that can receive the head of the livestock when the animal tries to consume the food. In order to eat the food provided by the livestock, the food plate 232 requires receiving the head in the receiving container 233. It is configured to eat.
  • the receiving container 233 may be formed such that the front and upper surfaces are opened so that the livestock can insert their heads.
  • the receiving container 233 is made of transparent tempered glass, acrylic, or the like, so that the head of the livestock can be scanned when scanning the livestock.
  • the receiving container 233 may be formed with a plurality of breathing holes 2330 at the bottom to prevent moisture from being caused by breathing of livestock inside.
  • the cage 22 further includes a livestock detection sensor, and it can be controlled to supply food from the food supply unit 23 when it is recognized that the livestock is accommodated in the cage 22 through the livestock detection sensor.
  • the configuration of the 3D scanner unit 20 is not necessary, but may be provided for the enhancement of the obtained 3D image.
  • FIG. 11 is a flowchart schematically showing a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system according to a first embodiment of the present invention
  • FIG. 12 is a flowchart sequentially showing step S2 of FIG. 11, and
  • FIG. It is a flowchart sequentially showing step S20 of 12.
  • a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system includes obtaining a 3D image (S1) and deriving a livestock weight using a 3D image ( S2).
  • the step (S1) of acquiring a 3D image may acquire a 3D image by scanning a livestock after the 3D scanner unit 20 is initialized.
  • the step S1 may further include the step of receiving the biometric information of the livestock from the manager through the livestock weighing terminal 10, the step may be included before the step S1, but is not limited thereto, to be included after the step S2 It might be.
  • step S1 may be performed in a state in which food is supplied to livestock through the food supply unit of the 3D scanner unit 20.
  • the livestock weight measurement terminal 10 may derive the weight of the livestock using the 3D image.
  • step S2 may include a pre-processing step (S20), a 3D construction step (S21), a volume estimation step (S22), and a weight measurement step (S23).
  • the pre-processing step S20 may extract a point from a 3D image and optimize it in the form of a point cloud.
  • the step S20 may specifically include a step of extracting a point from a 3D image (S200) and a step of forming a set of points (S201).
  • a point may be extracted from the 3D image. This is to extract the points to extract the body shape (shape) of the livestock from the 3D image.
  • a set of points may be formed by removing noise points and rearranging points from the points extracted in step S200. This is to improve the quality and accuracy of the 3D model data that will be built later.
  • step S201 may be composed of a first removal step, a rearrangement step, and a second removal step, but the sequence, noise point removal, reordering times, etc. are not limited to this, and noise points after realignment It can be configured in various ways, such as removing.
  • step S201 may include a first removal step, a rearrangement step, and a second removal step.
  • noise points which are points corresponding to the floor surface and surrounding obstacles, can be firstly removed from the points extracted in step S200, and noise points can be removed using standard deviations and average values of all points.
  • the noise points to be removed can be extracted through Equations 1 and 2.
  • the reordering step may reorder the points from which the noise points have been first removed based on the x, y, and z axes to form a set of points.
  • This rearranged set of points can form the body shape (shape) of the livestock.
  • the second removal step may remove noise points, which are unnecessary, non-removed points adjacent to the boundary of the set of points, secondarily from the set of rearranged points. At this time, noise points can be removed based on standard data.
  • 3D model data may be constructed by forming a 3D isosurface using a point cloud of an optimized 3D image.
  • 3D model data may be constructed by implementing a 3D isosurface with a set of points in a 3D image through a surface reconstruction or matching algorithm, preferably Poisson surface reconstruction and marching.
  • the Cube (Marching cubes) algorithm may be used, but is not limited thereto, and various techniques may be applied.
  • triangles may be formed by connecting points extracted from the dimensional space (S), and a pole is formed by finding and connecting a vertex farthest to each patch element S. can do.
  • the set of formed poles is called P.
  • the triangle is composed of a combination of a patch element (S) and a pole, and after removing all of the triangles connected to the pole, the remaining triangles can be connected to form a surface.
  • step S21 when there is an area where there is insufficient data to extract points, when an empty area is generated, the empty area may be restored by filling the insufficient area with data using a Principle Component Analysis (PCA) technique.
  • PCA Principle Component Analysis
  • the extracted eigen vector may be used to transform the eigen vector in the direction of the reference point.
  • step S21 even if the empty area is insufficient even after restoring the empty area by the above-described process, the insufficient empty area may be finally restored by filling data with data of the adjacent area.
  • the volume estimation step S22 may estimate the volume or length from the 3D model data constructed in step S21. When estimating the length from the 3D model data, it is to estimate the chest and body length. The detailed description has been described in detail in the system and will be omitted.
  • the weight measurement step S23 may convert the volume or length estimated in step S22 to weight.
  • step S23 when estimating the volume through the 3D model data in step S22, the volume is divided into fine intervals, the volume is obtained by summing the volume of the fine volume for the section divided through Equation 3, and then the volume is converted. You can derive the weight. The detailed description has been described in detail in the system and will be omitted.
  • step S23 when estimating the length in step S22, the weight can be derived by calculating the weight through Equation 4 established using the length of the chest and the body length.
  • Equation 4 The detailed description has been described in detail in the system and will be omitted.
  • the method for measuring livestock weight according to the first embodiment of the present invention may further include transmitting livestock data after step S2.
  • the livestock weighing terminal 10 may generate livestock data including livestock bio-information, 3D model data, and weight, and transmit the livestock data to a livestock weighing server (not shown), and generate livestock
  • the weight measurement server (not shown) may be transmitted to the control unit (not shown).
  • FIG. 14 is a flowchart schematically showing a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system according to a second embodiment of the present invention
  • FIG. 15 is a flowchart sequentially showing step S300 of FIG. 14, and
  • FIG. 15 is a flowchart sequentially showing steps S310.
  • a method for measuring livestock weight using a livestock weighing system includes receiving bioinformation of a livestock (S100) and obtaining a plurality of three-dimensional images (S200). And deriving the weight of the livestock through a plurality of three-dimensional images (S300).
  • the bio-information of livestock may be input from the manager to the manager terminal 10 ′ and transmitted to the livestock weight measurement server 30.
  • step S200 of acquiring a plurality of 3D images when biometric information of livestock is input to the manager terminal 10 ', the 3D scanner unit 20 is operated to scan the livestock to obtain a plurality of 3D images. .
  • the livestock weight measurement server 30 may be transmitted.
  • step S200 may be performed in a state in which food is supplied to livestock through the food supply unit of the 3D scanner unit 20.
  • the livestock weight measuring server 30 receiving the plurality of 3D images may derive the weight of the livestock through the plurality of 3D images.
  • step S300 is a pre-processing step of generating a single 3D image (S310), a step of building 3D model data (S320), a step of estimating the volume or length (S330) and converting the volume or length into weight Step S340 may be included.
  • the pre-processing step (S310) of generating a single 3D image may extract and optimize a set of points from a plurality of 3D images, and generate a single 3D image to preprocess.
  • Step S310 is specifically, extracting a set of points (S311), removing a noise point (Noisy point) and an overlap point (Slap) (S312), and matching to generate a single 3D image (S313). It may include.
  • each set of points may be extracted from a plurality of 3D images. That is, in order to extract the body shape (shape) of a livestock from a plurality of 3D images, a set of 3D points is extracted.
  • a noise point and an overlap point may be removed from the set of extracted points. This is to optimize the quality and accuracy of 3D model data to be built in the future.
  • the noise point may be removed using standard deviations and average values of the entire set of points.
  • the noise point to be removed can be extracted. have.
  • the step of matching and generating a single 3D image may generate a single 3D image by matching a plurality of optimized 3D images.
  • 3D isomorphic surfaces may be formed using a set of points of a single 3D image to construct 3D model data. Since it is substantially the same as step S21 according to the first embodiment, a detailed description will be omitted.
  • the estimating the volume or length (S330) may estimate the volume or length from the 3D model data. When estimating the length from the 3D model data, it is to estimate the chest and body length. Since it is substantially the same as step S22 according to the first embodiment, a detailed description will be omitted.
  • Step S340 of converting the volume or length into weight may convert the estimated volume or length into weight.
  • step S340 when estimating the volume in step S330, the volume is divided into micro-intervals, the volume is obtained as the sum of the micro-volumes for the cross-section divided by Equation 3, and the volume can be converted to derive the weight. .
  • the microvolume is the volume of each of the divided sections.
  • step S340 when estimating the length in step S330, the weight can be derived by calculating the weight through Equation (4), which is a relation established using the length of the chest and body. Since it is substantially the same as step S23 according to the first embodiment, a detailed description will be omitted.
  • the method for measuring livestock weight according to the second embodiment of the present invention may further include transmitting livestock data after step S300.
  • the livestock weight measurement server 30 may generate livestock data including livestock bioinformation, 3D model data, and weight, and transmit the livestock data to the manager terminal 10 ′, and the control unit 40 Can also be sent to
  • the livestock weight measuring system and the livestock weight measuring method using the same are simply and quickly measured the weight of the livestock within an error range of 5% using a 3D image obtained by scanning the livestock.
  • a smart scale that can be used, it is possible to provide a livestock weighing system having excellent accuracy and reliability and a livestock weighing method using the same.
  • the livestock weighing system according to the embodiment of the present invention and the livestock weighing method using the same have been described separately in the first and second embodiments, which are explained separately for convenience of explanation and easy understanding. , It is not limited to each embodiment, the configuration of the embodiments can be applied to each other by design changes.
  • the embodiment of the present invention described above is not implemented only through an apparatus and / or method, and is implemented through a program for realizing a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention, a recording medium in which the program is recorded, and the like.
  • a program for realizing a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention a recording medium in which the program is recorded, and the like.
  • such an implementation can be easily implemented by those skilled in the art to which the present invention pertains from the description of the above-described embodiments.

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Birds (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명은 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및 상기 3D 스캐너부와 연결되어, 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 단말을 포함하는 가축 무게 측정 시스템을 제공할 수 있다. 또 다른 예로, 관리자 단말; 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및 상기 관리자 단말 및 3D 스캐너부를 연동시키고, 3D 스캐너부로부터 다수의 3차원 이미지를 수신받아 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 서버를 포함하는 가축 무게 측정 시스템을 제공할 수 있다.

Description

가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법
본 발명은 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 가축을 스캐닝해 획득한 3차원 이미지를 이용하여 간단하고 신속하게 가축의 무게를 오차범위 5% 이내로 측정할 수 있어 정확도 및 신뢰도가 우수한 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법에 관한 것이다.
축산업의 경우, 사육 동물의 개체별 사양관리를 위해서는 정기적인 체중관리가 필요하다.
특히, 양돈농가의 경우 출하 시 규격기준이 매우 중요하며, 규격기준 내에 맞는 돼지의 출하여부에 따라 농장의 소득에 매우 큰 차이를 가져온다. 돼지는 체중과 지방 두께에 따른 양적기준과 돼지고기의 지방분포와 고기의 육색에 따른 질적기준에 따라 돼지의 등급이 결정되는데, 통상적으로 115kg에서 120kg까지의 돼지를 규격돈이라고 한다.
규격돈의 체중을 만족시킬 경우 상위등급을 받을 수 있기 때문에 체중을 정확히 측정하여 출하돼지를 선별하는 것이 매우 중요하다.
이를 위해 주기적인 체중측정 또는 모니터링의 필요성이 현장에서 요구되고 있다.
현재 돼지의 체중은 흉의측위법 및 돈형기에 의하여 측정되고 있다.
흉위측위법은 돈의 흉위를 줄자로 측정하여 얻은 값을 체중 산출식에 적용하여 체중을 환산하는 것으로, 특별한 시설을 설치할 필요가 없다는 장점으로 사용되고 있으나 측정치의 오차가 매우 큰 문제점이 있다.
또한, 돈형기는 돼지의 체중을 측정하는 저울에 부대장치를 설비한 후 밀폐된 공간에서 양돈의 무게를 직접 측정하는 것으로, 양돈의 체중을 계측하기 위해서는 모든 돼지들을 돈형기로 유도한 후, 돈형기 내에 일정시간을 정체시켜야 하는 번거로움이 따르며 이 과정에서 1마리의 체중을 측정하기 위해 1인 작업자 기준으로 약 10분 이상의 상당 시간이 소요되는 문제점이 있으며, 돼지의 분뇨로 인해 전자저울의 잦은 고장과 유지 보수에 어려움이 있었다.
또한, 농가인구의 감소 및 고령화로 인해 인력이 부족하여 이에 대한 대비책이 필요하다.
따라서, 간편하고 정확하게 돼지의 무게를 측정하여 돼지의 지속적인 체중관리를 하고 농가의 노동력을 절감시킬 수 있으며, 이를 통해 출하시점에 돼지의 체중을 정확하게 예측하기 위한 기술이 필요한 실정이다.
상기와 같은 문제를 해결하고자, 본 발명은 가축을 스캐닝해 획득한 3차원 이미지를 이용하여 간단하고 신속하게 가축의 무게를 오차범위 5% 이내로 측정할 수 있어 정확도 및 신뢰도가 우수한 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및 상기 3D 스캐너부와 연결되어, 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 단말을 포함하는 가축 무게 측정 시스템을 제공할 수 있다.
여기서, 상기 가축 무게 측정 단말은 상기 3차원 이미지를 통해 추정된 체적 또는 길이를 이용하여 가축의 무게를 도출하는 무게 측정 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 상기 무게 측정 모듈은 상기 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 점 집합(point cloud) 형태로 최적화하는 전처리부; 상기 최적화된 3차원 이미지의 점 집합(point cloud)을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 3D 구축부; 상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 체적 추정부 및 상기 길이 또는 체적을 무게로 변환하는 무게 측정부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 전처리부는 상기 3차원 이미지에서 점을 추출하는 점 추출부 및 추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 점 재정렬을 통해 하나의 점 집합을 형성하는 최적화부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 최적화부는 추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 x, y, z축 기반으로 재정렬을 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 3D 구축부는 표면 재구성이나 매칭 알고리즘을 통해 3차원 이미지의 점 집합으로 3차원 등위면을 구현하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 무게 측정부는 상기 체적 추정부가 상기 3차원 모델 데이터에서 체적을 추정할 경우, 상기 체적을 미세간격으로 나누고, 수학식 3을 통해 나눠진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
부피 =
Figure PCTKR2019006097-appb-I000001
(여기서, Pi는 나누어진 단면의 둘레, t는 나누어진 단면의 두께임.)
또한, 상기 체적 추정부는 상기 3차원 모델 데이터에서 길이를 추정할 경우, 흉위 및 체장을 추정하고, 상기 무게 측정부는 상기 흉위 및 체장을 이용하여 하기 수학식 4를 통해 무게를 계산하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 4]
무게 = (흉위상수 x 흉위) + (체장상수 x 체장)
다른 예로, 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 관리자 단말; 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및 상기 관리자 단말 및 3D 스캐너부를 연동시키고, 3D 스캐너부로부터 다수의 3차원 이미지를 수신받아 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 서버를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 가축 무게 측정 서버는 다수의 3차원 이미지에서 점 집합(point cloud)을 추출하고 최적화하며 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리부; 상기 단일 3차원 이미지의 점 집합을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 3D 구축부; 상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 체적 추정부 및 추정된 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 무게 측정부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 3D 구축부는 푸아송 표면 재구성(Poisson surface reconstruction) 및 마칭큐브(Marching cubes) 알고리즘을 통해 상기 단일 3차원 이미지의 점 집합으로 3차원 등위면을 구현하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축 무게 측정 시스템을 이용하여 가축 무게를 측정하는 방법에 있어서, (a) 3D 스캐너부를 통해 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 단계 및 (b) 가축 무게 측정 단말이 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법을 제공할 수 있다.
여기서, 상기 (b) 단계는 상기 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 점 집합(point cloud) 형태로 최적화하는 전처리 단계; 상기 최적화된 3차원 이미지의 점 집합(point cloud)을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 3D 구축 단계; 상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 체적 추정 단계 및 상기 길이 또는 체적을 무게로 변환하는 무게 측정 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 전처리 단계는 상기 3차원 이미지에서 점을 추출하는 단계 및 추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 점 재정렬을 통해 하나의 점 집합을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 점 집합을 형성하는 단계는 추출된 점에서 1차로 노이즈 점을 제거하는 1차 제거단계; 1차로 노이즈 점이 제거된 점들을 x, y, z축 기반으로 중앙에 재정렬시켜 하나의 점 집합을 이루는 재정렬 단계 및 재정렬되어 형성된 점 집합에서 2차로 노이즈 점을 제거하는 2차 제거단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 무게 측정 단계는 상기 체적 추정 단계에서 상기 3차원 모델 데이터를 통해 체적을 추정할 경우, 상기 체적을 미세간격으로 나누고, 수학식 3을 통해 나눠진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
부피 =
Figure PCTKR2019006097-appb-I000002
(여기서, Pi는 나누어진 단면의 둘레, t는 나누어진 단면의 두께임.)
또한, 상기 체적 추정 단계는 상기 3차원 모델 데이터에서 길이를 추정할 경우, 흉위 및 체장을 추정하고, 상기 무게 측정 단계는 상기 흉위 및 체장을 이용하여 하기 수학식 4를 통해 무게를 계산하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 4]
무게 = (흉위상수 x 흉위) + (체장상수 x 체장)
또한, 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법에 있어서, (a) 관리자로부터 가축의 생체정보를 입력받는 단계; (b) 3D 스캐너부를 통해 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 단계 및 (c) 가축 무게 측정 서버가 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 (c) 단계는 다수의 3차원 이미지에서 점 집합(point cloud)을 추출하고 최적화하며, 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계; 상기 단일 3차원 이미지의 점 집합을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 단계; 상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 단계 및 추정된 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계는 상기 다수의 3차원 이미지에서 각각 점 집합을 추출하는 단계; 추출된 점 집합에서 노이즈 점(Noisy point) 및 중복 점(Overlap point)을 제거하는 단계 및 상기 다수의 3차원 이미지를 정합하여 단일 3차원 이미지로 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계는 상기 체적 또는 길이를 추정하는 단계에서 상기 3차원 모델 데이터를 통해 체적을 추정할 경우, 상기 체적을 미세간격으로 나누고, 수학식 3을 통해 나눠진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
부피 =
Figure PCTKR2019006097-appb-I000003
(여기서, Pi는 나누어진 단면의 둘레, t는 나누어진 단면의 두께임.)
또한, 상기 체적 또는 길이를 추정하는 단계는 상기 3차원 모델 데이터에서 길이를 추정할 경우, 흉위 및 체장을 추정하고, 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계는 상기 흉위 및 체장을 이용하여 하기 수학식 4를 통해 무게를 계산하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 4]
무게 = (흉위상수 x 흉위) + (체장상수 x 체장)
상기와 같은 본 발명의 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축을 스캐닝해 획득한 3차원 이미지를 이용하여 간단하고 신속하게 가축의 무게를 오차범위 5%이내로 측정할 수 있는 스마트 체중계를 구현하여, 정확도 및 신뢰도가 우수한 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법을 제공할 수 있다.
이에 가축의 중량을 측정하기 위해 별도의 부대설비가 필요하지 않고 가축의 지속적인 체중관리를 통한 사료 조절을 통해 사육비용을 절감할 수 있고 출하시점을 정확히 예측할 수 있어 농가의 수익을 증대시킬 수 있다.
또한, 체중을 측정하기 위해 가축을 유도하여 일정시간 정체시켜야 하는 번거로움이 없어, 농가의 인력 부족, 인력 고령화 및 규모 대형화에 따른 문제를 해소할 수 있다.
또한, 돼지뿐만 아니라 닭, 소 등 다양한 가축에 적용될 수 있어 활용성이 확대될 것으로 기대된다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 도시한 구성도.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템의 가축 무게 측정 단말의 구성을 도시한 블록도.
도 3의 (a) 및 (b)는 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템에서 길이 추정 시 추정되는 체장 및 흉위를 도시한 개념도.
도 4의 (a) 및 (b)는 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템에서 체적 추정 시 이용되는 미세간격 및 A의 둘레를 도시한 예시도.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 도시한 구성도.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템의 가축 무게 측정 서버를 도시한 블록도.
도 7은 다른 예에 따른 3D 스캐너부를 도시한 사시도.
도 8은 도 7의 3D 스캐너부를 일부 투영한 모습을 도시한 일부 투영사시도.
도 9는 도 8의 먹이공급부를 도시한 사시도.
도 10은 도 9의 먹이공급부 사용 예시도.
도 11은 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법을 개략적으로 도시한 흐름도.
도 12는 도 11의 S2 단계를 순차적으로 도시한 흐름도.
도 13은 도 12의 S20 단계를 순차적으로 도시한 흐름도.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법을 개략적으로 도시한 흐름도.
도 15는 도 14의 S300 단계를 순차적으로 도시한 흐름도.
도 16은 도 15의 S310 단계를 순차적으로 도시한 흐름도.
본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및 상기 3D 스캐너부와 연결되어, 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 단말을 포함하는 가축 무게 측정 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 관리자 단말; 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및 상기 관리자 단말 및 3D 스캐너부를 연동시키고, 3D 스캐너부로부터 다수의 3차원 이미지를 수신받아 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 서버를 포함하는 가축 무게 측정 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축 무게 측정 시스템을 이용하여 가축 무게를 측정하는 방법에 있어서, (a) 3D 스캐너부를 통해 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 단계 및 (b) 가축 무게 측정 단말이 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법에 있어서, (a) 관리자로부터 가축의 생체정보를 입력받는 단계; (b) 3D 스캐너부를 통해 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 단계 및 (c) 가축 무게 측정 서버가 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법을 제공할 수 있다.
이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도 1 내지 도 16을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 도시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템의 가축 무게 측정 단말의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3의 (a) 및 (b)는 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템에서 길이 추정 시 추정되는 체장 및 흉위를 도시한 개념도이며, 도 4의 (a) 및 (b)는 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템에서 체적 추정 시 이용되는 미세간격 및 A의 둘레를 도시한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 3D 스캐너부(20) 및 가축 무게 측정 단말(10)을 포함할 수 있다.
이때, 3D 스캐너부(20)는 도 1에 도시된 바와 같이 유선으로 가축 무게 측정 단말(10)과 연결되어 연동될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 무선으로도 연결될 수 있다.
여기서, 3차원 이미지는 2차원 이미지 및 깊이정보를 포함하는 것이고, 가축의 일측면에서 촬영한 3차원 이미지일 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 방향에서 스캔한 3차원 이미지일 수 있다.
가축 무게 측정 단말(10)은 3D 스캐너부(20)와 연결되어, 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출할 수 있는데, 가축의 무게를 도출할 수 있도록 무게 측정 모듈(11)을 포함할 수 있다.
여기서, 가축 무게 측정 단말(10)은 태블릿으로 구성될 수 있으며, 태블릿 외 모바일 단말, PDA(Personal Digital Assistant) 등도 적용될 수 있다. 이에 3D 스캐너부(20)로부터 얻어진 3차원 이미지, 무게 측정 모듈(11)로부터 3차원 이미지가 처리되는 과정 등이 농가의 사육사 등 관리자에게 실시간으로 제공될 수 있다.
또한, 무게 측정 모듈(11)은 소프트웨어적인 것으로, 가축 무게 측정 애플리케이션(또는 모발일 앱)일 수 있으며, 가축 무게 측정 시스템이 구현될 수 있도록 하는 가축 무게 측정 어플리케이션은 안드로이드, iOS 기반의 일반 애플리케이션을 의미한다.
무게 측정 모듈(11)은 미리 수집한 가축 데이터를 이용하여 생성된 표준데이터를 기반으로 구현된 것으로, 가축 무게 측정 단말(10)에 가축 무게 측정 애플리케이션으로 구현되어 관리자가 가축 무게 측정 시스템을 사용할 수 있도록 한다.
여기서, 표준데이터란 가축농가에서 가축을 실측하고, 3D 스캐닝하여 미리 수집한 가축 데이터를 분석하여 개월별로 표준화한 데이터로, 개월별 3차원 모델 데이터 및 그에 따른 무게를 포함할 수 있으며, 미리 수집한 가축 데이터는 가축의 생체정보, 3차원 모델 데이터 및 무게를 포함할 수 있다.
이러한 무게 측정 모듈(11)은 3차원 이미지를 통해 추정된 체적 또는 길이를 이용하여 가축의 무게를 도출할 수 있다.
도 2를 참조하면, 무게 측정 모듈(11)은 전처리부(110), 3D 구축부(111), 체적 추정부(112) 및 무게 측정부(113)를 포함할 수 있다.
전처리부(110)는 3D 스캐너부(20)로부터 3차원 이미지가 획득되면, 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 점 집합(point cloud) 형태로 최적화할 수 있다.
이를 위해, 전처리부(110)는 점 추출부(미도시) 및 최적화부(미도시)를 포함할 수 있다.
점 추출부(미도시)는 3차원 이미지에서 점을 추출할 수 있다. 즉, 3차원 이미지에서 가축의 체형(형상)을 추출하기 위해 점들을 추출하는 것이다.
최적화부(미도시)는 추출된 3차원 이미지에서 점(point)에서 노이즈 점을 제거 및 x, y, z축 기반으로 재정렬을 할 수 있다. 이는 추후 구축되는 3차원 모델 데이터의 품질 및 정확도를 높이기 위해 최적화를 수행하는 것이다.
바람직하게는 하기에서 설명되는 바와 같이, 추출된 3차원 이미지에서 노이즈 점을 제거하고, 재정렬 한 후 다시 한번 노이즈 점을 제거할 수 있으나, 이뤄지는 순서, 노이즈 점 제거, 재정렬 횟수 등은 이에 한정되지 않고, 재정렬 후 노이즈 점을 제거하는 등 다양하게 구성될 수 있다.
구체적으로, 최적화부는 먼저 추출된 점에서 1차로 노이즈 점을 제거할 수 있다.
1차로 노이즈 점을 제거하는 것은 바닥면과 주변 장애물에 해당하는 점들을 제거하는 것으로, 최적화부는 전체 점들의 표준편차와 평균값들을 이용하여 노이즈 점을 제거할 수 있다. 이때, 수학식 1 및 2를 통해 제거대상인 노이즈 점을 추출할 수 있다.
[수학식 1]
R=
Figure PCTKR2019006097-appb-I000004
여기서, tα /2는 체형에 포함할 수 있는지의 임계값, t는 점, n-2는 자유도, n은 샘플의 크기이다.
이때, 샘플의 크기는 총 수집된 점의 개수를 의미한다.
[수학식 2]
δ= │(X-mean(X))/s│
여기서, X는 데이터값, mean(X)는 평균값, s는 표준편차이다.
상기와 같은 수학식 1 및 2를 통해 R(제거영역) 및 δ을 구한 다음, δ > R일 경우 제거대상인 노이즈 점으로 판단, δ ≤ R일 경우 제거대상인 노이즈 점이 아닌 것으로 판단할 수 있다. 이후, 제거대상에 해당하는 노이즈 점만 제거한다.
또한, 최적화부는 표준데이터를 기반으로 하고 있어, 상기와 같이 노이즈 점을 제거할 시 표준데이터도 이용해 제거되도록 한다.
즉, 단순히 이미지에서 노이즈 점을 추출하여 제거하는 것이 아닌 가축의 체형에 대한 정보인 표준데이터를 기반으로도 노이즈 점을 판단하여 제거함으로써 정확도 및 신뢰도가 향상될 수 있는 것이다.
그 다음, 최적화부는 1차로 노이즈 점이 제거된 점들을 x, y, z축 기반으로 중앙에 재정렬시켜 하나의 점 집합을 이루도록 할 수 있다. 이렇게 재정렬된 점 집합은 가축의 체형(형상)을 이룰 수 있다.
그 다음, 최적화부는 본 시스템에서 측정하고자 하는 부분은 가축의 머리 부분을 제외한 부분들이기 때문에, 재정렬된 점 집합에서 가축의 머리 부분의 위치를 인식하고, 실제 측정하고자 하는 부분의 시작 위치를 인식할 수 있다.
그 다음, 최적화부는 재정렬되어 형성된 점 집합에서 2차로 노이즈 점을 제거할 수 있다.
2차로 노이즈 점을 제거하는 것은 점 집합의 경계선에 인접해 있는 제거되지 않는 불필요한 점들을 제거하는 것이다. 이때도 표준데이터를 기반으로 하여 노이즈 점을 제거할 수 있다.
3D 구축부(111)는 최적화된 3차원 이미지의 점 집합(point cloud)을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있다.
여기서, 3D 구축부(111)는 표면 재구성이나 매칭 알고리즘을 통해 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있다.
구체적으로, 3D 구축부(111)는 푸아송 표면 재구성(Poisson surface reconstruction) 및 마칭큐브(Marching cubes) 알고리즘을 통해 3차원 이미지의 점 집합으로 3차원 등위면을 구현하여 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
즉, 3D 구축부(111)는 점 집합의 점들을 Delaunay 삼각형 또는 사각형으로 구현하여 표면을 구성할 수 있는 것이다.
더 구체적으로 설명하자면, 3차원 공간상(S)에서 추출된 점들을 연결시켜 삼각형을 형성할 수 있는데, 각 패치요소인 S에 대하여 가장 멀리 떨어진 꼭지점을 찾아 연결하여 지주(pole)를 형성할 수 있다. 이때, 형성된 지주(pole)의 집합을 P라 한다.
그 다음, 삼각형을 패치요소(S)와 지주(pole)의 합집으로 구성하고, 지주(pole)와 연결되는 삼각형들은 모두 제거한 후, 남은 삼각형들을 연결하여 표면을 구성할 수 있다.
이와 같은 방법으로 가축의 표면을 구현할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
또한, 3D 구축부(111)는 점들을 추출하기에 데이터가 부족한 영역이 있을 시에는 공백영역이 형성되고, 이에 의해 측정되는 무게의 오차율이 커질 수 있기 때문에, 부족한 영역의 데이터를 채워 넣어 정확도를 높일 수 있다.
이를 구현하기 앞서 가축의 형상은 등축을 기준으로 좌우 대칭성을 유지하는 특성을 확인하여, 좌우대칭특성을 이용하여 부족한 영역의 데이터를 복구시키도록 하였다.
이를 위해 3D 구축부(111)는 Principle Component Analysis (PCA) 기법을 이용하여 부족한 영역에 데이터를 채워넣어 공백영역을 복구시킬 수 있으며, 이에 한정되지 않고, 다양한 기법들이 적용될 수 있다.
구체적으로, 3D 구축부(111)는 각각의 점의 중심점 (centroid)과 아이겐 벡터를 계산한 후, 점을 기본점(Pb=(0,0,0))에 대한 대상으로 변형하여, 변형된 점을 세로축을 기준으로 대칭시켜 새로운 점을 생성시킬 수 있다. 여기서 세로축은 머리에서 꼬리를 잊는 축에 해당한다.
이때, 점을 기본점(Pb=(0,0,0))에 대한 대상으로 변형할 시 추출된 아이겐 벡터를 사용하여 아이겐 벡터가 기준점이 되는 방향으로 변형시킬 수 있다.
이후 3D 구축부(111)는 상기와 같은 과정으로 공백영역을 복구시킨 후에도 미흡한 공백영역이 있을 시, 인접 영역의 데이터를 이용하여 데이터를 채워 넣어 미흡한 공백영역을 최종적으로 복구시킬 수 있다.
이에 데이터가 부족한 영역에 점이 생성되어 공백영역이 복구됨으로써, 가축의 형상과 근접한 3차원 모델 데이터가 구축될 수 있다.
체적 추정부(112)는 가축의 무게를 도출하기 위하여 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정할 수 있다.
여기서 체적 추정부(112)는 길이를 추정할 경우, 도 3과 같이 흉위 및 체장을 추정할 수 있는데, 흉위는 가축의 두 겨드랑이 사이로 가슴과 등을 둘러 잰 길이를 말하며, 체장은 귀 뒤의 목에서 꼬리 직전까지의 길이, 즉 가축의 몸의 길이를 말하는 것이다.
구체적으로, 체적 추정부(112)는 길이 중 흉위를 추정할 경우, 최적화부에서 인식된 가축의 머리 부분의 위치를 이용하여 머리에서부터 중앙선을 유도하여 회전시키는 곡선이 흉위인 것으로 가정하고, 회전시키는 곡선을 추출하기 위해 표면을 따라 다수개의 점을 설정하고 이를 연결하는 것으로 흉위를 추정할 수 있다.
이때, 맨 마지막 점을 기준으로 정확한 표면에 표현되고, 점간의 거리의 오차를 최소화하기 위해 일정간격 이내의 모든 점들의 평균값을 적용할 수 있다.
이와 같이 평균값을 적용함으로써 부드러운 곡선을 이루는 흉위를 추정해내고 오차율을 감소시킬 수 있다.
무게 측정부(113)는 추정된 체적 또는 길이를 무게로 변환하여 무게를 도출할 수 있다. 여기서 무게 측정부(113)는 추정된 체적 또는 길이에 따라 무게를 도출하는 방법이 다르게 구성될 수 있다.
먼저 일 예로, 무게 측정부(113)는 체적 추정부(112)에서 체적을 추정할 경우, 체적을 미세간격으로 나누고, 수학식 3을 통해 나눠진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출하는 것을 특징으로 한다. 미세부피는 나누어진 단면의 각각의 부피이다.
[수학식 3]
부피 =
Figure PCTKR2019006097-appb-I000005
여기서, Pi는 나누어진 단면의 둘레, t는 나누어진 단면의 두께이다.
즉, 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이 추정된 체적을 미세간격으로 나누게 되면, 나누어진 단면이 형성되어, 하나의 나누어진 단면(A)은 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 둘레를 가지게 된다. 이에 나누어진 단면의 둘레와 미세간격(두께)를 곱하여 나누어진 단면의 미세부피를 각각 구한 후 미세부피의 총합으로 가축의 전체 부피를 구한 다음, 부피를 관계식을 통해 무게로 변환할 수 있다.
이때, 부피를 무게로 도출할 수 있는 관계식은 표준데이터를 통계적 처리하여 부피에 따른 무게의 관계를 식으로 수립한 것이다.
또한 이 예로, 무게 측정부(113)는 체적 추정부(112)에서 길이를 추정할 경우, 길이인 흉위 및 체장을 이용하여 수립된 관계식을 통해 무게를 계산하여 도출할 수 있다.
이때 수립된 관계식은 표준데이터를 통계적 처리하여 체적에 따른 무게의 관계를 식으로 수립한 것으로, Y=aX+b 및 결정계수(R2)를 이용하여 수립된 것이다.
여기서, X는 독립변수로 흉위로 설정하였고, Y는 종속변수로 체장으로 설정하여 흉위 및 체장으로 체중을 도출할 수 있는 관계식을 수립하였다.
이러한 관계식은 예를 들어 하기 수학식 4와 같이 수립될 수 있다.
[수학식 4]
무게 = (흉위상수 x 흉위) + (체장상수 x 체장)
여기서, 흉위상수 및 체장상수는 표준데이터를 통계적 처리하여 도출된 상수로 표준데이터가 업데이트되면, 그에 따라 업데이트될 수 있다.
이와 같이 무게 측정부(113)는 흉위 및 체장을 상기 수학식 4와 같이 수립된 관계식에 대입하여 가축의 무게를 계산하는 것으로 무게를 도출할 수 있다.
이러한 관계식은 가축 무게 측정 시스템을 통해 측정되어 생성된 가축 데이터가 저장됨에 따라 표준데이터가 업데이트되면, 그에 따라 업데이트될 수 있어 점차 정확도 및 신뢰도가 향상될 수 있다.
상기와 같은 구성으로 무게 측정부(113)는 가축의 무게를 도출할 수 있다.
또한, 무게 측정 모듈(11)은 전송부(114)를 더 포함할 수 있다.
전송부(114)는 3D 스캐너부(20)가 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하기 전에 관리자로부터 스캐닝하는 가축의 생체정보를 입력받을 수 있으며, 스캐닝 전에 가축의 생체정보를 입력받는 것이 바람직하나, 이에 한정되지 않고, 가축의 무게 도출 후 입력받는 등 다양하게 변경될 수 있다.
여기서, 가축의 생체정보는 무게를 측정하고자 하는 가축의 생체정보로, 가축분류번호, 종, 성별 및 개월수 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 모두 포함하는 것이 바람직하다.
이에 전처리부(110)는 표준데이터 이용 시 생체정보에 매칭되는 표준데이터를 이용함으로써, 무게 도출 정확도가 더 향상될 수 있다.
또한, 전송부(114)는 수신 받은 상기 가축의 생체정보, 생성된 3차원 모델 데이터, 도출된 무게를 가축 데이터로 생성하여 가축 무게 측정 서버(미도시)로 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 가축 무게 측정 서버(미도시) 및 관제부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
가축 무게 측정 서버(미도시)는 가축 무게 측정 단말(10)의 전송부(114)로부터 가축 데이터를 전송받아 저장하여 보관할 수 있다.
또한, 가축 무게 측정 서버(미도시)는 관제부(미도시)로 가축 데이터를 전송할 수 있다.
관제부(미도시)는 가축 무게 측정 서버(미도시)와 연동되어 가축 데이터를 수신받아, 가축 데이터를 저장하고 관리자 등에게 제공할 수 있다.
이를 위해 관제부(미도시)는 가축 무게 측정 시스템이 구현될 수 있도록 하는 가축 무게 측정 애플리케이션(또는 모발일 앱)을 포함하며, 농가의 사육사 등 관리자의 PC일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
이에 관제부(미도시)는 가축 무게 측정 애플리케이션을 통해 가축 무게 측정 서버(미도시)로부터 가축 데이터를 수신받을 수 있고, 관리자가 가축 데이터를 제공받아 가축의 체중을 용이하게 관리할 수 있도록 한다.
또한, 관제부(미도시)는 수신받은 가축 데이터를 저장하기 위해 데이터베이스(DB)를 포함하고, 데이터베이스(DB)는 수신받은 가축 데이터를 개월수에 따라 분류하여 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(DB)는 표준데이터를 저장할 수 있으며, 수신받은 가축 데이터에 의해 업데이트 될 수 있다.
이러한 관제부(미도시)를 통해 관리자는 실시간으로 가축의 무게를 모니터링 할 수 있고, 이에 무게에 따라 급여 사료량을 결정할 수 있으며, 규격기준에 맞게 출하 시기를 결정할 수 있다.
또한, 가축의 지속적인 체중관리로 성장상태를 모니터링하여 고품질로 출하시기를 앞당길 수 있고, 이에 사육일수 및 사육비용을 절감시킬 수 있다.
또한, 출하시점을 정확히 예측할 수 있어 가축농가의 수익을 증대시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 도시한 구성도이며, 도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템의 가축 무게 측정 서버를 도시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템은 관리자 단말(10'), 3D 스캐너부(20) 및 가축 무게 측정 서버(30)를 포함할 수 있다.
여기서, 관리자 단말(10'), 가축 무게 측정 서버(30)가 각각 본 발명의 제1 실시예에 따른 시스템의 가축 무게 측정 단말(10), 무게 측정 모듈(11)의 역할을 대신하고, 다수의 3차원 이미지를 사용하며, 이에 따른 일부 처리 과정이 다른 것을 제외하고 본 발명의 제2 실시예에 따른 시스템은 상기에서 설명한 본 발명의 제1 실시예에 따른 시스템과 실질적으로 동일하다.
따라서, 관리자 단말(10'), 가축 무게 측정 서버(30) 등 제1 실시예와 차이 있는 구성에 대해서만 자세히 설명하기로 한다.
먼저, 관리자 단말(10')은 가축 무게 측정 서버(30)로부터 구현되는 가축 무게 측정 애플리케이션(또는 모발일 앱)을 포함하며, 농가의 사육사 등 관리자의 모바일 단말기일 수 있으며, 모바일 단말기 외 PC, 태블릿, PDA(Personal Digital Assistant) 등도 적용될 수 있다.
여기서 가축 무게 측정 시스템을 이용할 수 있도록 하는 가축 무게 측정 애플리케이션은 안드로이드, iOS 기반의 일반 애플리케이션을 의미한다. 또한 가축 무게 측정 애플리케이션은 관리자 단말(10') 또는 유무선 서비스 형태에 따라 일반 애플리케이션 또는 웹 서비스 기반의 애플리케이션으로 제공될 수 있다. 제공 방법으로는 각 단말이 가축 무게 측정 서버(30)에 접속하여 다운로드 받거나 또는 온라인 어플 마켓(예컨대, 안드로이드 마켓, 애플 스토어, 통신사의 온라인마켓 등)을 통해 다운로드 받아 설치할 수 있다.
이에 관리자 단말(10')은 가축 무게 측정 애플리케이션을 통해 관리자로부터 가축의 생체정보를 입력받아 가축 무게 측정 서버(30)로 전송할 수 있다.
또한, 관리자 단말(10')은 3D 스캐너부(20)로부터 획득된 다수의 3차원 이미지를 가축 무게 측정 서버(30)로부터 수신받아 관리자에게 제공할 수 있다.
또한, 관리자 단말(10')은 가축 무게 측정 서버(30)로부터 생성된 가축 데이터를 수신받아 관리자에게 제공할 수 있으며, 이에 관리자는 생체정보를 입력한 가축의 무게를 실시간으로 확인할 수 있다.
3D 스캐너부(20)는 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 것으로, 이러한 3D 스캐너부(20)는 별도로도 사용할 수 있으나, 관리자 단말(10')에 설치되어 바로 가축 무게 측정 서버(30)와 연동되도록 할 수 있다.
여기서, 3차원 이미지는 2차원 이미지 및 깊이정보를 포함하는 것이고, 다수의 3차원 이미지는 가축의 정면, 후면, 좌측면 및 우측면 3차원 이미지일 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 방향에서 스캔한 3차원 이미지일 수 있다.
가축 무게 측정 서버(30)는 미리 수집한 가축 데이터를 이용하여 생성된 표준데이터를 기반으로 구현된 것으로, 관리자 단말(10')에 가축 무게 측정 애플리케이션으로 제공되어 관리자가 가축 무게 측정 시스템을 사용할 수 있도록 한다.
이러한 가축 무게 측정 서버(30)는 관리자 단말(10') 및 3D 스캐너부(20)를 연동시키고, 3D 스캐너부(20)로부터 다수의 3차원 이미지를 수신받아 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출할 수 있다.
이를 위해, 도 6에 도시된 바와 같이 가축 무게 측정 서버(30)는 전처리부(31), 3D 구축부(32), 체적 추정부(33) 및 무게 측정부(34)를 포함할 수 있다.
전처리부(31)는 다수의 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 최적화하며, 단일 3차원 이미지를 생성할 수 있다.
이를 구체적으로 설명하자면, 전처리부(31)는 점 집합(point cloud)을 추출하는 단계, 노이즈 점(Noisy point) 및 중복 점(Overlap point)을 제거하는 단계, 정합하여 단일 3차원 이미지로 생성하는 단계를 수행하여 다수의 3차원 이미지를 전처리할 수 있다.
점 집합을 추출하는 단계는 다수의 3차원 이미지에서 각각 부분 점 집합을 추출할 수 있다. 즉, 다수의 3차원 이미지에서 가축의 체형(형상)을 추출하기 위해 3차원 점 집합을 추출하는 것이다.
노이즈 점 및 중복 점을 제거하는 단계는 추출된 점 집합에서 노이즈 점(Noisy point) 및 중복 점(Overlap point)을 제거할 수 있다. 이는 추후 구축되는 3차원 모델 데이터의 품질 및 정확도를 높이기 위해 최적화하는 것이다.
구체적으로, 노이즈 점 및 중복 점을 제거하는 단계에서 전처리부(31)는 전체 점 집합들의 표준편차와 평균값들을 이용하여 노이즈 점을 제거할 수 있는데, 상기 수학식 1 및 수학식 2를 통해 제거대상인 노이즈 점을 추출할 수 있다.
정합하여 단일 3차원 이미지로 생성하는 단계는 최적화된 다수의 3차원 이미지를 정합하여 단일 3차원 이미지로 생성할 수 있다.
3D 구축부(32)는 단일 3차원 이미지의 점 집합을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있다. 이러한 3D 구축부(32)는 상기에서 설명한 제1 실시예에 따른 3D 구축부(111)와 실질적으로 동일하게 동작하므로 자세한 설명은 생략한다.
체적 추정부(33)는 가축의 무게를 도출하기 위하여 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정할 수 있다. 이러한 체적 추정부(33)는 상기에서 설명한 제1 실시예에 따른 체적 추정부(112)와 실질적으로 동일하게 동작하므로 자세한 설명은 생략한다.
무게 측정부(34)는 추정된 체적 또는 길이를 무게로 변환하여 무게를 도출할 수 있다. 여기서 무게 측정부(34)는 추정된 체적 또는 길이에 따라 무게를 도출하는 방법이 다르게 구성될 수 있다.
먼저 일 예로, 무게 측정부(34)는 체적 추정부(33)에서 체적을 추정할 경우, 체적을 미세간격으로 나누고, 상기 수학식 3을 통해 나누어진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출하는 것을 특징으로 한다. 미세부피는 나누어진 단면의 각각의 부피이다.
또한 이 예로, 무게 측정부(34)는 체적 추정부(33)에서 길이를 추정할 경우, 길이인 흉위 및 체장을 이용하여 수립된 상기 수학식 4을 통해 무게를 계산하여 도출할 수 있다. 이러한 무게 측정부(34)는 상기에서 설명한 제1 실시예에 따른 무게 측정부(113)와 실질적으로 동일하게 동작하므로 자세한 설명은 생략한다.
또한, 가축 무게 측정 서버(30)는 전송부(35)를 더 포함할 수 있다.
전송부(35)는 수신 받은 상기 가축의 생체정보, 생성된 3차원 모델 데이터, 도출된 무게를 가축 데이터로 생성하여 관리자 단말(10')로 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 가축 무게 측정 시스템은 관제부(40)를 더 포함할 수 있다.
관제부(40)는 가축 무게 측정 서버(30)와 연동되어 가축 데이터를 수신받아, 가축 데이터를 저장하고 관리자에게 제공할 수 있다. 이러한 관제부(40)는 상기에서 설명한 제1 실시예에 따른 관제부(미도시)와 실질적으로 동일하게 동작하므로 자세한 설명은 생략한다.
도 7은 다른 예에 따른 3D 스캐너부를 도시한 사시도이고, 도 8은 도 7의 3D 스캐너부를 일부 투영한 모습을 도시한 일부 투영사시도이고, 도 9는 도 8의 먹이공급부를 도시한 사시도이며, 도 10은 도 9의 먹이공급부 사용 예시도이다.
한편, 본 발명의 제1 및 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템의 3D 스캐너부(20)는 다른 형태로 형성될 수 있는데, 도 7 및 도 8을 참조하면, 3D 스캐너부(20)는 가축을 촬영할 수 있는 카메라(21)를 포함하고, 카메라(21)를 설치하여 가축을 효율적으로 촬영하여 3차원 이미지를 획득할 수 있도록 가두리(22)를 더 포함할 수 있다.
이와 같이 카메라(21)로 구비될 경우, 2차원 이미지로 획득되기 때문에 2차원 이미지를 3차원 이미지를 변환시키는 과정이 추가될 수 있으며, 이에 가축 무게 측정 단말(10)의 무게 측정 모듈(11)에서 3차원 이미지를 이용할 수 있다.
또한, 카메라(21)는 스캐너로도 구비될 수 있다.
가두리(22)는 카메라(21)가 설치될 수 있으며, 내부에 가축이 수용될 수 있도록 모든면이 개구된 직육면체 형상의 프레임으로 형성될 수 있다. 이때, 모든면이 개구되게 형성되는 것은 가축과 중첩되는 면이 있을 경우 스캐닝하여 획득되는 3차원 이미지의 정확도가 떨어질 수 있기 때문에 수용되는 가축의 몸체와 중첩되지 않도록 설계되는 것이 바람직하기 때문이다.
여기서, 프레임은 알루미늄 재질로 형성되는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다.
구체적으로, 가두리(22)는 하단 수평프레임(220), 수직프레임(221) 및 상단 수평프레임(222)을 포함하고, 상하조절부(223)를 더 포함할 수 있다.
하단 수평프레임(220)은 내부가 빈 바 형상으로 형성되어 4개가 구비되며, 직사각형 형상을 이룰 수 있다. 이러한 하단 수평프레임(220)은 지면에 지지되는 부분이다.
수직프레임(221)은 내부가 빈 바 형상으로 형성되어 4개가 구비되며, 지면에 대해 수직되게 설치되며 하단 수평프레임(220)에 수직되게 연결되되, 직사각형 형상의 하단 수평프레임(220)에서 각 모서리에 위치하여 4개의 하단 수평프레임(220)을 연결시킬 수 있다.
상단 수평프레임(222)은 내부가 빈 바 형상으로 형성되어 4개가 구비되며, 4개의 수직프레임(221) 사이에 수직되게 연결될 수 있다. 이에 상단 수평프레임(222)은 직사각형 형상을 이룰 수 있다.
이와 같이 구성된 가두리(22)에서 하단 수평프레임(220) 및 상단 수평프레임(222)에 카메라(21)가 다수개 설치될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
또한, 상단 수평프레임(222)은 상기 수직프레임(221)에서 상하 이동될 수 있는데, 이는 가축의 크기에 맞춰 상단 수평프레임(222)에 설치된 카메라(21)의 위치를 조정하여 원하는 각도로 가축을 스캐닝할 수 있도록 하는 것이다.
이를 위해 구성된 상하조절부(223)는 레일부(2230) 및 고정부(2231)를 포함할 수 있다.
레일부(2230)는 4개의 수직프레임(221)에 각각 형성되며, 하나의 수직프레임(221)에서 상단 수평프레임(222)이 연결되는 면에 모두 형성될 수 있다.
또한, 레일부(2230)는 수직프레임(221)에 상하측으로 길이를 형성하며, 고정부(2231)와 체결되고 고정부(2231)가 상하이동할 수 있도록 한다.
이러한 레일부(2230)는 레일(2230a)을 포함할 수 있다. 레일(2230a)은 레일부(2230) 양측에 형성되고, 오목부 및 볼록부가 교번하여 형성될 수 있다. 또한, 레일(2230a)은 오목부간의 간격, 볼록부간의 간격은 일정한 간격을 이루도록 형성되어, 물결형상으로 형성될 수 있다.
여기서, 레일(2230a)은 레일부(2230)를 중심으로 대칭되게 형성될 수 있다.
이에 따라, 레일(2230a)을 따라 고정부(2231)의 걸림돌기(2231c)가 이동할 수 있으며, 사용자가 누름부(2231b)를 누르고 상측 또는 하측으로 힘을 주면 볼록부를 따라 이동하다가, 오목부에 도달하면 하측의 볼록부에 의해 걸림돌기(2231c)가 고정될 수 있다.
고정부(2231)는 4개의 상단 수평프레임(222) 내부에 각각 형성되며, 양끝단이 수직프레임(221)에 형성된 레일부(2230)에 삽입되어 레일부(2230)를 따라 상하이동할 수 있다.
이러한 고정부(2231)는 연결바(2231a), 누름부(2231b), 걸림돌기(2231c) 및 탄성부재(2231d)를 포함할 수 있다.
연결바(2231a)는 상단 수평프레임(222)의 길이방향으로 길게 형성되며, 2개가 대칭되게 형성될 수 있다.
누름부(2231b)는 상기 연결바(2231a)의 폭을 중심으로 양측에 각각 하나 이상이 형성될 수 있으며, 양측에 대칭되게 형성될 수 있다. 또한, 누름부(2231b)는 사용자가 누를 수 있도록 상단 수평프레임(222)의 양측(좌우측 또는 전후측)으로 관통되어 외부에 노출되게 형성될 수 있다. 이때, 상단 수평프레임(222)의 양측(좌우측 또는 전후측)으로 누름홀이 형성되어 누름부(2231b)가 삽입 관통될 수 있다.
걸림돌기(2231c)는 2개의 연결바(2231a) 양끝단에 각각 외측으로 수직 돌출되게 형성될 수 있다. 이러한 걸림돌기(2231c)는 레일부(2230)에 삽입되어 레일(2230a)에 접하게 설치되고 이에 따라 상하이동할 수 있고, 고정되어 상단 수평프레임(222)의 위치를 고정시킬 수 있다.
이러한 걸림돌기(2231c)는 레일부(2230)를 따라 상하이동이 용이하도록 일측이 곡률을 가지도록 형성될 수 있다.
탄성부재(2231d)는 연결바(2231a) 및 걸림돌기(2231c) 사이에 구비되어, 연결바(2231a) 및 걸림돌기(2231c)를 받쳐줄 수 있어, 고정부(2231)가 레일부(2230)에 고정될 수 있고, 레일부(2230)를 따라 상하 이동할 수도 있는 것이다.
즉, 탄성부재(2231d)는 걸림돌기(2231c)가 상하 이동하면서 레일(2230a)의 볼록부에 의해 걸림돌기(2231c)가 가압되면 탄성부재(2231d)가 수축하면서 걸림돌기(2231c)의 이동이 더욱 용이할 수 있고, 오목부에 위치할 경우 다시 원상태로 복원되어 걸림돌기(2231c)를 밀어주게 되면서 걸림돌기(2231c)가 레일(2230a)에 의해 고정되도록 할 수 있다.
이와 같은 구성으로 가두리(22)에서 상단 수평프레임(222)의 높이를 조절할 수 있어, 다양한 크기의 가축에 맞춰 카메라(21)의 위치를 조정할 수 있다.
또한, 가두리(22)는 가축을 스캐닝할 때 먹이를 공급하기 위한 먹이공급부(23)를 포함할 수 있다.
먹이공급부(23)는 스캐닝하고자 하는 가축에게 먹이를 공급하여 스캐닝 시 가축의 움직임을 최소화시켜 획득되는 3차원 이미지의 품질을 향상시킬 수 있으며, 이에 따라 도출되는 무게의 정확도를 높일 수 있다.
즉, 본 발명의 가축 무게 측정 시스템은 획득되는 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하므로, 3차원 이미지의 품질은 도출되는 무게의 정확도에 영향을 주기 때문에 가축의 움직임을 최소화하여 가축을 정확하게 스캐닝하는 것이 필요한 것이다.
이를 위해 공급되는 먹이로는 물, 설탕물, 아이스크림 등을 사용할 수 있으나, 이에 한정하지는 않는다.
이러한 먹이공급부(23)는 구체적으로, 도 7 및 도 8을 참조하면 먹이통(230), 공급관(231), 먹이판(232) 및 수용통(233)을 포함할 수 있다.
먹이통(230)은 물, 설탕물, 아이스크림 등을 수용하는 통으로, 먹이를 채울 수 있게 개폐가 가능한 유입구를 포함할 수 있다.
공급관(231)은 먹이통(230)에 연결되어 먹이판(232)으로 먹이를 공급할 수 있다. 가축이 수용됨이 인지되면 먹이공급부(23)의 먹이통(230)에서 먹이가 공급관(231)으로 공급되고 먹이판(232)에 제공될 수 있다.
먹이판(232)은 공급관(231)의 하측에 형성되어 공급관(231)으로부터 나오는 먹이를 받을 수 있다. 먹이판은 소정의 깊이를 가지며 판 형상으로 형성되어 가축이 먹이를 용이하게 섭취할 수 있도록 하며, 후측이 상측으로 경사지게 형성되어 먹이가 가축이 있는 전방으로 유도되도록 할 수 있다.
수용통(233)은 가축이 먹이를 섭취하려고 하면 가축의 머리를 수용할 수 있는 통으로, 가축이 먹이판(232)에 제공되어 있는 먹이를 섭취하기 위해서는 수용통(233)에 머리를 수용시켜야만 먹이를 먹을 수 있게 구성된 것이다.
즉, 먹이를 통해 수용통(233)으로 가축이 머리를 집어 넣도록 유도하여 먹이를 먹으면서 가축이 최대한 움직이지 않도록 하는 것이다.
이러한 수용통(233)은 가축이 머리를 집어 넣을 수 있도록 전면 및 상면이 개구되게 형성될 수 있다.
또한, 수용통(233)은 투명한 강화유리, 아크릴 등으로 제작되어 가축의 스캐닝 시 가축의 머리도 같이 스캔할 수 있도록 한다.
또한, 수용통(233)은 하단에 다수개의 호흡공(2330)이 형성되어 내부에 가축의 호흡으로 인한 습기가 차지 않도록 할 수 있다.
이와 같이 구성된 먹이공급부(23)를 가축 스캐닝시 이용함으로써, 가축의 움직임을 최소화시켜 흔들림없는 정확한 3차원 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 가두리(22)는 가축 감지 센서를 더 포함하여, 가축 감지 센서를 통해 가두리(22)에 가축이 수용됨을 인지하면 먹이공급부(23)에서 먹이를 공급하도록 제어할 수 있다.
이러한 3D 스캐너부(20)의 구성은 반드시 필요한 것이 아니나, 획득되는 3차원 이미지의 고도화를 위해 구비될 수 있는 것이다.
이하, 도 11 내지 16을 참조하여 본 발명의 제1 및 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방벙을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 11은 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이고, 도 12는 도 11의 S2 단계를 순차적으로 도시한 흐름도이며, 도 13은 도 12의 S20 단계를 순차적으로 도시한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법은 3차원 이미지를 획득하는 단계(S1) 및 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 단계(S2)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 3차원 이미지를 획득하는 단계(S1)는 3D 스캐너부(20)가 초기화 된 후 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득할 수 있다.
S1 단계 이전에 가축 무게 측정 단말(10)를 통해 관리자로부터 가축의 생체정보를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있으며, S1 단계 이전에 상기 단계가 포함될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, S2 단계 후에 포함될 수도 있다.
이때, 정확한 3차원 이미지를 획득하기 위하여 3D 스캐너부(20)의 먹이공급부를 통해 가축에게 먹이가 공급되는 상태에서 S1 단계가 이루어질 수 있다.
3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 단계(S2)는 가축 무게 측정 단말(10)이 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출할 수 있다.
이를 위해, S2 단계는 전처리 단계(S20), 3D 구축 단계(S21), 체적 추정 단계(S22) 및 무게 측정 단계(S23)를 포함할 수 있다.
전처리 단계(S20)는 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 점 집합(point cloud) 형태로 최적화할 수 있다.
S20 단계는 구체적으로, 3차원 이미지에서 점을 추출하는 단계(S200) 및 점 집합을 형성하는 단계(S201)를 포함할 수 있다.
3차원 이미지에서 점을 추출하는 단계(S200)는 3차원 이미지에서 점을 추출할 수 있다. 이는 3차원 이미지에서 가축의 체형(형상)을 추출하기 위해 점들을 추출하는 것이다.
점 집합을 형성하는 단계(S201)는 S200 단계에서 추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 점 재정렬을 통해 하나의 점 집합을 형성할 수 있다. 이는 추후 구축되는 3차원 모델 데이터의 품질 및 정확도를 높이기 위해 진행되는 것이다.
바람직하게는 하기에서 설명되는 바와 같이, S201 단계가 1차 제거단계, 재정렬 단계 및 2차 제거단계로 이루어질 수 있으나, 이뤄지는 순서, 노이즈 점 제거, 재정렬 횟수 등은 이에 한정되지 않고, 재정렬 후 노이즈 점을 제거하는 등 다양하게 구성될 수 있다.
구체적으로, S201 단계는 1차 제거단계, 재정렬 단계 및 2차 제거단계를 포함할 수 있다.
1처 제거단계는 S200 단계에서 추출된 점에서 1차로 바닥면과 주변 장애물에 해당하는 점들인 노이즈 점을 제거할 수 있는데, 전체 점들의 표준편차와 평균값들을 이용하여 노이즈 점을 제거할 수 있다. 이때, 상기 수학식 1 및 2를 통해 제거대상인 노이즈 점을 추출할 수 있다.
재정렬 단계는 1차로 노이즈 점이 제거된 점들을 x, y, z축 기반으로 중앙에 재정렬시켜 하나의 점 집합을 이루도록 할 수 있다. 이렇게 재정렬된 점 집합은 가축의 체형(형상)을 이룰 수 있다.
2차 제거단계는 재정렬되어 형성된 점 집합에서 2차로 점 집합의 경계선에 인접해 있는 제거되지 않은 불필요한 점들인 노이즈 점을 제거할 수 있다. 이때, 표준데이터를 기반으로 하여 노이즈 점을 제거할 수 있다.
3D 구축 단계(S21)는 최적화된 3차원 이미지의 점 집합(point cloud)을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있다.
이때, S21 단계는 표면 재구성이나 매칭 알고리즘을 통해 3차원 이미지의 점 집합으로 3차원 등위면을 구현하여 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있는데, 바람직하게는 푸아송 표면 재구성(Poisson surface reconstruction) 및 마칭큐브(Marching cubes) 알고리즘을 이용할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 기법들이 적용될 수 있다.
더 구체적으로 설명하자면, S21 단계는 차원 공간상(S)에서 추출된 점들을 연결시켜 삼각형을 형성할 수 있는데, 각 패치요소인 S에 대하여 가장 멀리 떨어진 꼭지점을 찾아 연결하여 지주(pole)를 형성할 수 있다. 이때, 형성된 지주(pole)의 집합을 P라 한다.
그 다음, 삼각형을 패치요소(S)와 지주(pole)의 합집으로 구성하고, 지주(pole)와 연결되는 삼각형들은 모두 제거한 후, 남은 삼각형들을 연결하여 표면을 구성할 수 있다.
또한, S21 단계는 점들을 추출하기에 데이터가 부족한 영역이 있어 공백영역이 발생했을 시, Principle Component Analysis (PCA) 기법을 이용하여 부족한 영역에 데이터를 채워 넣어 공백영역을 복구시킬 수 있다. 이에 한정되지 않고, 다양한 기법들이 적용될 수 있다.
구체적으로, S21 단계는 각각의 점의 중심점 (centroid)과 아이겐 벡터를 계산한 후, 점을 기본점(Pb=(0,0,0))에 대한 대상으로 변형하여, 변형된 점을 세로축을 기준으로 대칭시켜 새로운 점을 생성시킬 수 있다.
이때, 점을 기본점(Pb=(0,0,0))에 대한 대상으로 변형할 시 추출된 아이겐 벡터를 사용하여 아이겐 벡터가 기준점이 되는 방향으로 변형시킬 수 있다.
이후 S21 단계는 상기와 같은 과정으로 공백영역을 복구시킨 후에도 미흡한 공백영역이 있을 시, 인접 영역의 데이터를 이용하여 데이터를 채워 넣어 미흡한 공백영역을 최종적으로 복구시킬 수 있다.
체적 추정 단계(S22)는 S21 단계에서 구축된 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정할 수 있다. 3차원 모델 데이터에서 길이를 추정하는 경우에는 흉위 및 체장을 추정하는 것이다. 자세한 설명은 시스템에서 상세히 설명하였으므로 생략하기로 한다.
무게 측정 단계(S23)는 S22 단계에서 추정된 체적 또는 길이를 무게로 변환할 수 있다.
또한, S23 단계는 S22 단계에서 3차원 모델 데이터를 통해 체적을 추정할 경우, 체적을 미세간격으로 나누고, 상기 수학식 3을 통해 나눠진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출할 수 있다. 자세한 설명은 시스템에서 상세히 설명하였으므로 생략하기로 한다.
또한, S23 단계는 S22 단계에서 길이를 추정할 경우, 길이인 상기 흉위 및 체장을 이용하여 수립된 수학식 4를 통해 무게를 계산하여 도출할 수 있다. 자세한 설명은 시스템에서 상세히 설명하였으므로 생략하기로 한다.
또한, 본 발명의 제1 실시예에 따른 가축 무게 측정 방법은 S2 단계 후에, 가축 데이터를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
가축 데이터를 전송하는 단계는 가축 무게 측정 단말(10)이 가축의 생체정보, 3차원 모델 데이터 및 무게를 포함하는 가축 데이터를 생성하여 가축 무게 측정 서버(미도시)에 전송할 수 있고, 생성하여 가축 무게 측정 서버(미도시)는 관제부(미도시)로 전송할 수 있다.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이고, 도 15는 도 14의 S300 단계를 순차적으로 도시한 흐름도이며, 도 16은 도 15의 S310 단계를 순차적으로 도시한 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축의 생체정보를 입력받는 단계(S100), 다수의 3차원 이미지를 획득하는 단계(S200) 및 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 생체정보를 입력받는 단계(S100)는 관리자로부터 관리자 단말(10')에 가축의 생체정보를 입력받아 가축 무게 측정 서버(30)로 전송할 수 있다.
다수의 3차원 이미지를 획득하는 단계(S200)는 관리자 단말(10')에 가축의 생체정보가 입력되면 3D 스캐너부(20)가 작동되어 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득할 수 있다. 3D 스캐너부(20)로 다수의 3차원 이미지가 획득되면 가축 무게 측정 서버(30)로 전송될 수 있다.
이때, 정확한 3차원 이미지를 획득하기 위하여 3D 스캐너부(20)의 먹이공급부를 통해 가축에게 먹이가 공급되는 상태에서 S200 단계가 이루어질 수 있다.
다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 단계(S300)는 다수의 3차원 이미지를 수신받은 가축 무게 측정 서버(30)가 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출할 수 있다.
이를 위해, S300 단계는 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계(S310), 3차원 모델 데이터를 구축하는 단계(S320), 체적 또는 길이를 추정하는 단계(S330) 및 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계(S340)를 포함할 수 있다.
여기서, 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계(S310)를 제외하고 3차원 모델 데이터를 구축하는 단계(S320), 체적 또는 길이를 추정하는 단계(S330) 및 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계(S340)는 제1 실시예에 따른 3D 구축 단계(S21), 체적 추정 단계(S22) 및 무게 측정 단계(S23)와 실질적으로 동일하게 이루어진다.
단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계(S310)는 다수의 3차원 이미지에서 점 집합을 추출하고 최적화하며, 단일 3차원 이미지를 생성하여 전처리를 할 수 있다.
S310 단계는 구체적으로, 점 집합을 추출하는 단계(S311), 노이즈 점(Noisy point) 및 중복 점(Overlap point)을 제거하는 단계(S312), 정합하여 단일 3차원 이미지로 생성하는 단계(S313)를 포함할 수 있다.
점 집합을 추출하는 단계(S311)는 다수의 3차원 이미지에서 각각 점 집합을 추출할 수 있다. 즉, 다수의 3차원 이미지에서 가축의 체형(형상)을 추출하기 위해 3차원 점 집합을 추출하는 것이다.
노이즈 점 및 중복 점을 제거하는 단계(S312)는 추출된 점 집합에서 노이즈 점(Noisy point) 및 중복 점(Overlap point)을 제거할 수 있다. 이는 추후 구축되는 3차원 모델 데이터의 품질 및 정확도를 높이기 위해 최적화하는 것이다.
구체적으로, 노이즈 점 및 중복 점을 제거하는 단계는 전체 점 집합들의 표준편차와 평균값들을 이용하여 노이즈 점을 제거할 수 있는데, 상기 수학식 1 및 수학식 2를 통해 제거대상인 노이즈 점을 추출할 수 있다.
상기와 같은 수학식 1 및 2를 통해 R 및 δ을 구한 다음, δ > R일 경우 제거대상인 노이즈 점으로 판단, δ ≤ R일 경우 제거대상인 노이즈 점이 아닌 것으로 판단할 수 있다. 이후, 제거대상에 해당하는 노이즈 점만 제거한다.
정합하여 단일 3차원 이미지로 생성하는 단계(S313)는 최적화된 다수의 3차원 이미지를 정합하여 단일 3차원 이미지로 생성할 수 있다.
3차원 모델 데이터를 구축하는 단계(S320)는 단일 3차원 이미지의 점 집합을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축할 수 있다. 제1 실시예에 따른 S21 단계와 실질적으로 동일하게 이루어지므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
체적 또는 길이를 추정하는 단계(S330)는 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정할 수 있다. 3차원 모델 데이터에서 길이를 추정하는 경우에는 흉위 및 체장을 추정하는 것이다. 제1 실시예에 따른 S22 단계와 실질적으로 동일하게 이루어지므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계(S340)는 추정된 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환할 수 있다.
S340 단계는 S330 단계에서 체적을 추정할 경우, 체적을 미세간격으로 나누고, 상기 수학식 3을 통해 나누어진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출할 수 있다. 미세부피는 나누어진 단면의 각각의 부피이다.
또한, S340 단계는 S330 단계에서 길이를 추정할 경우, 길이인 상기 흉위 및 체장을 이용하여 수립된 관계식 상기 수학식 4을 통해 무게를 계산하여 도출할 수 있다. 제1 실시예에 따른 S23 단계와 실질적으로 동일하게 이루어지므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명의 제2 실시예에 따른 가축 무게 측정 방법은 S300 단계 후에, 가축 데이터를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
가축 데이터를 전송하는 단계는 가축 무게 측정 서버(30)가 가축의 생체정보, 3차원 모델 데이터 및 무게를 포함하는 가축 데이터를 생성하여 관리자 단말(10')에 전송할 수 있고, 관제부(40)로도 전송할 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법은 가축을 스캐닝해 획득한 3차원 이미지를 이용하여 간단하고 신속하게 가축의 무게를 오차범위 5%이내로 측정할 수 있는 스마트 체중계를 구현하여, 정확도 및 신뢰도가 우수한 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법을 제공할 수 있다.
이에 가축의 중량을 측정하기 위해 별도의 부대설비가 필요하지 않고 가축의 지속적인 체중관리를 통한 사료 조절을 통해 사육비용을 절감할 수 있고 출하시점을 정확히 예측할 수 있어 농가의 수익을 증대시킬 수 있다.
또한, 체중을 측정하기 위해 가축을 유도하여 일정시간 정체시켜야 하는 번거로움이 없어, 농가의 인력 부족, 인력 고령화 및 규모 대형화에 따른 문제를 해소할 수 있다.
또한, 돼지뿐만 아니라 닭, 소 등 다양한 가축에 적용될 수 있어 활용성이 확대될 것으로 기대된다.
상기에서 본 발명의 실시예에 따른 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법을 제1 및 제2 실시예로 나누어서 설명하였으나, 이는 설명의 편의성 및 이해가 쉽도록 하기 위해 실시예를 나눠 설명한 것으로, 각 실시예에 한정되는 것이 아니며, 실시예의 구성은 설계 변경하여 서로 적용될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (16)

  1. 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및
    상기 3D 스캐너부와 연결되어, 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 단말을 포함하는 가축 무게 측정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가축 무게 측정 단말은,
    상기 3차원 이미지를 통해 추정된 체적 또는 길이를 이용하여 가축의 무게를 도출하는 무게 측정 모듈을 포함하는 가축 무게 측정 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 무게 측정 모듈은,
    상기 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 점 집합(point cloud) 형태로 최적화하는 전처리부;
    상기 최적화된 3차원 이미지의 점 집합(point cloud)을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 3D 구축부;
    상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 체적 추정부 및
    상기 길이 또는 체적을 무게로 변환하는 무게 측정부를 포함하는 가축 무게 측정 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    상기 3차원 이미지에서 점을 추출하는 점 추출부 및
    추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 점 재정렬을 통해 하나의 점 집합을 형성하는 최적화부를 포함하는 가축 무게 측정 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 최적화부는,
    추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 x, y, z축 기반으로 재정렬을 하는 것을 특징으로 하는 가축 무게 측정 시스템.
  6. 관리자 단말;
    가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 3D 스캐너부 및
    상기 관리자 단말 및 3D 스캐너부를 연동시키고, 3D 스캐너부로부터 다수의 3차원 이미지를 수신받아 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 가축 무게 측정 서버를 포함하는 가축 무게 측정 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 가축 무게 측정 서버는,
    다수의 3차원 이미지에서 점 집합(point cloud)을 추출하고 최적화하며 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리부;
    상기 단일 3차원 이미지의 점 집합을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 3D 구축부;
    상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 체적 추정부 및
    추정된 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 무게 측정부를 포함하는 가축 무게 측정 시스템.
  8. 제3항 또는 제7항에 있어서,
    상기 무게 측정부는,
    상기 체적 추정부가 상기 3차원 모델 데이터에서 체적을 추정할 경우, 상기 체적을 미세간격으로 나누고, 수학식 3을 통해 나눠진 단면에 대한 미세부피의 총합으로 부피를 구한 후, 부피를 변환하여 무게를 도출하는 것을 특징으로 하는 가축 무게 측정 시스템.
    [수학식 3]
    부피 =
    Figure PCTKR2019006097-appb-I000006
    (여기서, Pi는 나누어진 단면의 둘레, t는 나누어진 단면의 두께임.)
  9. 제3항 또는 제7항에 있어서,
    상기 체적 추정부는,
    상기 3차원 모델 데이터에서 길이를 추정할 경우, 흉위 및 체장을 추정하고,
    상기 무게 측정부는,
    상기 흉위 및 체장을 이용하여 하기 수학식 4를 통해 무게를 계산하는 것을 특징으로 하는 가축 무게 측정 시스템.
    [수학식 4]
    무게 = (흉위상수 x 흉위) + (체장상수 x 체장)
  10. 가축 무게 측정 시스템을 이용하여 가축 무게를 측정하는 방법에 있어서,
    (a) 3D 스캐너부를 통해 가축을 스캐닝하여 3차원 이미지를 획득하는 단계 및
    (b) 가축 무게 측정 단말이 3차원 이미지를 이용해 가축의 무게를 도출하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 3차원 이미지에서 점(point)을 추출하고 점 집합(point cloud) 형태로 최적화하는 전처리 단계;
    상기 최적화된 3차원 이미지의 점 집합(point cloud)을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 3D 구축 단계;
    상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 체적 추정 단계 및
    상기 길이 또는 체적을 무게로 변환하는 무게 측정 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 전처리 단계는,
    상기 3차원 이미지에서 점을 추출하는 단계 및
    추출된 점에서 노이즈 점 제거 및 점 재정렬을 통해 하나의 점 집합을 형성하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 점 집합을 형성하는 단계는,
    추출된 점에서 1차로 노이즈 점을 제거하는 1차 제거단계;
    1차로 노이즈 점이 제거된 점들을 x, y, z축 기반으로 중앙에 재정렬시켜 하나의 점 집합을 이루는 재정렬 단계 및
    재정렬되어 형성된 점 집합에서 2차로 노이즈 점을 제거하는 2차 제거단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
  14. 가축 무게 측정 시스템을 이용한 가축 무게 측정 방법에 있어서,
    (a) 관리자로부터 가축의 생체정보를 입력받는 단계;
    (b) 3D 스캐너부를 통해 가축을 스캐닝하여 다수의 3차원 이미지를 획득하는 단계 및
    (c) 가축 무게 측정 서버가 다수의 3차원 이미지를 통해 가축의 무게를 도출하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    다수의 3차원 이미지에서 점 집합(point cloud)을 추출하고 최적화하며, 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계;
    상기 단일 3차원 이미지의 점 집합을 이용해 3차원 등위면을 형성하여 3차원 모델 데이터를 구축하는 단계;
    상기 3차원 모델 데이터에서 체적 또는 길이를 추정하는 단계 및
    추정된 상기 체적 또는 길이를 무게로 변환하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 단일 3차원 이미지를 생성하는 전처리 단계는,
    상기 다수의 3차원 이미지에서 각각 점 집합을 추출하는 단계;
    추출된 점 집합에서 노이즈 점(Noisy point) 및 중복 점(Overlap point)을 제거하는 단계 및
    상기 다수의 3차원 이미지를 정합하여 단일 3차원 이미지로 생성하는 단계를 포함하는 가축 무게 측정 방법.
PCT/KR2019/006097 2018-10-26 2019-05-21 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법 Ceased WO2020085597A1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/615,926 US20210161105A1 (en) 2018-10-26 2019-05-21 Livestock weighing system and livestock weighing method using the same
EP19858624.0A EP3692911A4 (en) 2018-10-26 2019-05-21 LIVESTOCK WEIGHING SYSTEM AND LIFE WEIGHING PROCEDURE WITH IT
CN201980001153.9A CN111386075A (zh) 2018-10-26 2019-05-21 牲畜测重系统及利用该系统的牲畜测重方法

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2018-0129262 2018-10-26
KR1020180129262A KR102122131B1 (ko) 2017-12-26 2018-10-26 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법
KR1020190046318A KR102269532B1 (ko) 2019-04-19 2019-04-19 3차원 이미지를 활용한 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법
KR10-2019-0046318 2019-04-19

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020085597A1 true WO2020085597A1 (ko) 2020-04-30

Family

ID=70331377

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2019/006097 Ceased WO2020085597A1 (ko) 2018-10-26 2019-05-21 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20210161105A1 (ko)
EP (1) EP3692911A4 (ko)
KR (1) KR102269532B1 (ko)
CN (1) CN111386075A (ko)
WO (1) WO2020085597A1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113984156A (zh) * 2021-09-22 2022-01-28 北京伟景智能科技有限公司 基于光学测量的皮带称重方法、装置及存储介质
CN114793916A (zh) * 2022-04-06 2022-07-29 深圳市优必选科技股份有限公司 基于猫砂盆的称重方法、装置、电子设备及存储介质

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3756458A1 (en) * 2019-06-26 2020-12-30 Viking Genetics FmbA Weight determination of an animal based on 3d imaging
NL2028275B1 (en) 2021-05-21 2022-12-06 Lely Patent Nv Animal husbandry system
KR102420748B1 (ko) 2021-08-20 2022-07-15 이경식 가축 개체별 관리 시스템
WO2023034834A1 (en) * 2021-08-30 2023-03-09 Board Of Trustees Of The University Of Arkansas Artificial intelligence and vision-based broiler body weight measurement system and process
CN115331266B (zh) * 2022-10-17 2023-02-10 天津大学四川创新研究院 一种猪只唯一化识别去重警报方法
EP4403027A1 (en) 2023-01-18 2024-07-24 Youdome Sarl Scanning system and scanning method for recording animal measurements
KR20240151468A (ko) * 2023-04-11 2024-10-18 국립순천대학교산학협력단 출하 시기 예측 시스템
JP7821442B2 (ja) * 2023-06-30 2026-02-27 Ｂｉｐｒｏｇｙ株式会社 プログラム、情報処理方法及び情報処理装置
CN118729947A (zh) * 2024-09-02 2024-10-01 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 一种基于机器视觉技术的家畜体尺三维测量方法及系统
CN119359783B (zh) * 2024-12-25 2025-04-25 深圳市云辉牧联科技有限公司 基于牲畜三维测量的姿态检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6377353B1 (en) * 2000-03-07 2002-04-23 Pheno Imaging, Inc. Three-dimensional measuring system for animals using structured light
JP2014044078A (ja) * 2012-08-24 2014-03-13 Univ Of Miyazaki 動物体の体重推定装置、及び体重推定方法
US9226481B1 (en) * 2013-03-14 2016-01-05 Praveen Paripati Animal weight monitoring system
JP2016038669A (ja) * 2014-08-06 2016-03-22 国立研究開発法人産業技術総合研究所 射影画像生成装置と射影画像生成プログラムと射影画像生成方法
WO2017208436A1 (ja) * 2016-06-03 2017-12-07 株式会社オプティム 動物体重推測システム、動物体重推測方法及びプログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7399220B2 (en) * 2002-08-02 2008-07-15 Kriesel Marshall S Apparatus and methods for the volumetric and dimensional measurement of livestock
GB2399703B (en) * 2003-02-04 2006-09-27 British Broadcasting Corp Method and system for providing a volumetric representation of a three-dimensional object
WO2010127023A1 (en) * 2009-05-01 2010-11-04 Spicola Tool, Llc Remote contactless stereoscopic mass estimation system
US9597017B2 (en) * 2011-10-06 2017-03-21 Delaval Holding Ab Method and apparatus for detecting lameness in livestock
EP2698763A1 (de) * 2012-08-14 2014-02-19 Hölscher & Leuschner GmbH & Co. Verfahren zur Analyse eines lebenden Nutztieres
CN107667903B (zh) * 2017-07-27 2020-04-07 北京奥云牧数据科技有限公司 基于物联网的畜牧养殖活体体重监测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6377353B1 (en) * 2000-03-07 2002-04-23 Pheno Imaging, Inc. Three-dimensional measuring system for animals using structured light
JP2014044078A (ja) * 2012-08-24 2014-03-13 Univ Of Miyazaki 動物体の体重推定装置、及び体重推定方法
US9226481B1 (en) * 2013-03-14 2016-01-05 Praveen Paripati Animal weight monitoring system
JP2016038669A (ja) * 2014-08-06 2016-03-22 国立研究開発法人産業技術総合研究所 射影画像生成装置と射影画像生成プログラムと射影画像生成方法
WO2017208436A1 (ja) * 2016-06-03 2017-12-07 株式会社オプティム 動物体重推測システム、動物体重推測方法及びプログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MBC, START-UP AGRICULTURE INVINCIBILITY, 19 October 2018 (2018-10-19), pages 1 - 2, XP055697706, Retrieved from the Internet <URL:http://www.imbc.com/broad/tv/culture/farmer2018/vod> *
See also references of EP3692911A4 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113984156A (zh) * 2021-09-22 2022-01-28 北京伟景智能科技有限公司 基于光学测量的皮带称重方法、装置及存储介质
CN114793916A (zh) * 2022-04-06 2022-07-29 深圳市优必选科技股份有限公司 基于猫砂盆的称重方法、装置、电子设备及存储介质
CN114793916B (zh) * 2022-04-06 2023-10-24 深圳市优必选科技股份有限公司 基于猫砂盆的称重方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR102269532B1 (ko) 2021-06-25
CN111386075A (zh) 2020-07-07
KR20200122910A (ko) 2020-10-28
EP3692911A1 (en) 2020-08-12
US20210161105A1 (en) 2021-06-03
EP3692911A4 (en) 2020-12-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020085597A1 (ko) 가축 무게 측정 시스템 및 이를 이용한 가축 무게 측정 방법
WO2019009491A1 (ko) 영상을 부호화 또는 복호화하는 방법 및 장치
WO2020080698A1 (ko) 영상의 주관적 품질을 평가하는 방법 및 장치
WO2020141729A1 (ko) 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법
WO2019074339A1 (ko) 신호 변환 시스템 및 신호 변환 방법
WO2022182191A1 (ko) 수확 대상 과실 판단 방법 및 과실 수확 장치.
WO2021132851A1 (ko) 전자 장치, 두피 케어 시스템 및 그들의 제어 방법
WO2018143707A1 (ko) 메이크업 평가 시스템 및 그의 동작 방법
WO2015111840A1 (ko) 프레임 클러스터링을 이용한 광고 삽입 장치 및 방법
WO2022005126A1 (en) Electronic device and controlling method of electronic device
WO2019168323A1 (ko) 이상 개체 검출 장치 및 방법, 이를 포함하는 촬상 장치
WO2021040156A1 (ko) 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법
WO2017014585A1 (ko) 그래프 기반 변환을 이용하여 비디오 신호를 처리하는 방법 및 장치
WO2020101076A1 (ko) 식용 가금류의 평균중량 산출 및 출하관리 시스템, 이를 이용한 출하관리 방법
WO2017217656A1 (ko) 동영상 압축방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램
WO2013022226A2 (ko) 고객 인적정보 생성방법 및 생성장치, 그 기록매체 및 포스 시스템
WO2019009452A1 (ko) 영상을 부호화 또는 복호화하는 방법 및 장치
WO2023008806A1 (ko) Rgb-d 기반 가축 체중 추론 ai 시스템 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체
WO2023008983A1 (ko) 이미지 신호 프로세서의 제어 방법 및 이를 수행하는 제어 장치
WO2022145544A1 (ko) 진단보조정보를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 장치
WO2014185714A1 (ko) 의료 영상 화질 개선 방법 및 그 장치
WO2022177383A1 (ko) Ai 기반의 영상의 부호화 및 복호화 장치, 및 이에 의한 방법
WO2023249368A1 (ko) 동물 이미지를 기초로 동물의 사이즈를 예측하기 위한 방법 및 그러한 방법을 수행하는 전자 장치
WO2020017799A1 (ko) 이상 개체 검출 장치 및 방법, 이를 포함하는 촬상 장치
WO2024085351A1 (ko) Hud 고스트 이미지 측정 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2019858624

Country of ref document: EP

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019858624

Country of ref document: EP

Effective date: 20200507

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE